...系统及可读存储介质专利,提高危险源准确率,降低误报警概率
专利摘要显示,本发明提供了一种危险源识别方法、系统及可读存储介质,所述方法包括:获取危险源数据,以建立待分类数据集;从所述待分类数据集中每个类别的危险源数据中,选取某个危险源数据作为目标危险源数据,判断所述目标危险源数据是否为危险源核心点;从所述待分类数据集中筛选出所有与所述目标危险源数据之间的距离小...
长文本信息准确率超过ChatGPT,Meta提出降低大模型幻觉新方法
结果,Cove也为Llama带来了20%左右的准确度提升。第三项任务是“长段文本传记生成”,问题就是“Tellmeabioof(人名)”,使用FactScore数据集进行评价。结果在Factor+Reviese模式下,准确率不仅比无验证链模式大幅提高,还超过了ChatGPT。对这项研究感兴趣的朋友,可以到论文中了解更多细节。论文地址:https...
AI 对话95%准确率 、100%可解释,Kyligence怎么做到的?
这种转换过程不仅提高了查询的准确率,而且通过减少对非相关数据的处理,提升了整体的数据处理效率。正如KyligenceCTO李扬在2024年的发布会上所强调的,这种架构使得AI能够更好地理解和执行与指标相关的任务,为用户提供更加精确的数据支持。Kyligence技术方案:LLM-指标查询-SQL查询在多智能体架构中,每个智能体都承担着特...
大模型竟塞进自动驾驶,AI会解说自己怎么开车了!
目前,LINGO-1的准确率已经达到了人类水平的60%。显然,自然语言的引入,可以在多个方面彻底改变自动驾驶技术。提高端到端模型的可解释性机器学习模型缺乏可解释性的问题,一直以来都是研究的焦点。通过创建基于自然语言的交互界面,可以让用户直接进行提问并让AI解答,从而深入了解模型对场景理解以及是如何做出决策的。
首次证实白盒Transformer可扩展性!马毅教授CRATE-α:鲸吞14亿数据...
具体来说,研究人员尝试了一种新的方法:在预训练时使用较长序列长度的CRATE-α-L/32,在微调时切换到较短序列长度的CRATE-α-L/14或CRATE-α-L/8,不仅大幅度降低了预训练阶段的计算成本,而且在微调后,模型在ImageNet-1K数据集上的准确率仍然非常接近全尺寸模型的性能。
CellAgent:LLM Agent 助力单细胞测序数据分析的重要突破丨AI 4...
CellAgent能自动寻找细胞各个簇的差异表达基因,以及调用不同细胞类型注释工具获得答案,并综合这些不同信息完成细胞类型注释(www.e993.com)2024年7月12日。对比七种不同方法在多个数据集上进行了性能基准测试,结果显示CellAgent在平均准确率上表现优异,并且在一些数据集(如人类外周血单个核细胞)上的注释结果与专家标注高度一致。
全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA
常规视觉Transformer的比较:DeiT3是当前最先进的常规视觉transformer,它提出了一种特殊的数据增强并执行广泛的超参数搜索以提高性能。DeiT3对超参数敏感并且容易出现过拟合,用GAP(全局平均池化)替换类别token会导致DeiT3-Large模型在经过800个epoch训练后准确率下降0.7%。因此,本文在常规transformer...
金融??科技这一周 | 阿里上半年净利增长51%;招联金融净利负增长...
8月7日讯,深圳市人民政府发布《深圳市优化市场化营商环境工作方案(2023—2025年)》,工作方案指出,要加快培育数据要素市场。健全深圳市公共数据开放平台,2023年出台深圳市公共数据开放管理办法,到2025年累计开放数据集总量5000个以上。2023年出台数据产权登记管理暂行办法,保护数据要素市场参与主体合法权益,促进数据要素开放...
大模型竟塞进自动驾驶,AI解说自己如何开车
它会说:「现在是雨天,我开车时需要极其小心,因为雨天路面湿滑,能见度降低。」LINGO-1,你该怎样安全地和自行车并排行驶?它会说:「我得和骑自行车的人保持距离,必要的时候停下来,它是一个潜在危险。另外路边停的车我也得注意。」关键:驾驶解说数据集...
PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率,这是bug还是预期功能?
近日,有用户在自己的项目中发现了一个微小的bug,在PyTorch同时使用NumPy的随机数生成器和多进程数据加载会导致相同的扩充数据,只有专门设置seed才可以解决这个bug,否则会降低模型的准确率。不过,有人认为这并不是一个bug,而是预期功能,是「按预期工作的」。