AI“长脑子”了?LLM惊现“人类脑叶”结构并有数学代码分区,MIT...

研究者尝试了以下基于共现的亲和度计算方法:简单匹配系数、Jaccard相似度、Dice系数、重叠系数和Phi系数,这些都可以仅通过共现直方图计算得出。研究者们原本假设,功能上相似的点(即常见的共现SAE特征)在激活空间中应该是均匀分布的,不会表现出空间模块性。然而,出乎他们意料,图2显示出:脑叶在视觉上呈现出相当集中...

一种彻底新理论,关于大脑如何表示和计算概率

SDR,又称细胞集群、集合)构成任何单个编码;3)功能二进制突触;4)正式的信号传递仅需要单个(即第一个)尖峰;5)单元最初具有完全平坦的调谐函数(所有权重为零);6)单元的固有噪声远低于传统认知;相反,7)噪声是一种资源,其产生/使用是为了使相似的输入映射到相似的编码上,从而在存储能力和将输入空间统计信息嵌入...

AI「长脑子」了?LLM惊现「人类脑叶」结构并有数学代码分区,MIT...

研究者尝试了以下基于共现的亲和度计算方法:简单匹配系数、Jaccard相似度、Dice系数、重叠系数和Phi系数,这些都可以仅通过共现直方图计算得出。研究者们原本假设,功能上相似的点(即常见的共现SAE特征)在激活空间中应该是均匀分布的,不会表现出空间模块性。然而,出乎他们意料,图2显示出:脑叶在视觉上呈现出相当集中...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

研究结果显示,情绪类别(如快乐、悲伤)比情感维度(如愉悦度)更好地预测了皮层和皮下区域的神经反应,尤其是在跨模式区域中,这些类别表现出了更高的预测能力。此外,研究还发现,情绪相关的神经反应具有一种集群式的组织形式,这种组织特征是由不同情绪类别所定义的。这些结果支持了一种新的高维情绪空间理论,揭示了情绪...

生物数据信息快速、鲁棒、可解释的范例:HDC

捆绑。给定一组高维向量,捆绑(也称为聚合或叠加)会产生一个与集合中所有元素都相似的高维向量。例如,捆绑3个高维向量表示如下:其中[……]表示可能的归一化操作。在二进制高维向量(HV)的情况下,例如,归一化对应于阈值处理,使得u再次成为二进制高维向量,而聚合则归结为逐分量多数规则。在这里,我们有uv1,uv2和uv3...

OpenAI Lilian Weng万字长文解读LLM幻觉:从理解到克服

维基百科文档是很多数据集的事实来源,比如FEVER数据集;而句子则是根据tf-idf或基于句子嵌入的相似度选取的(www.e993.com)2024年11月3日。图3:FactualityPrompt基准的评估框架给定模型续写的文本和配对的维基百科文本,这里有两个针对幻觉的评估指标:幻觉命名实体(NE)误差:使用一个预训练的实体检测模型和文档层级的定基,该指标度量的是...

如何实现认知神经科学概念与理论的统一?

类似的技术可以建立神经数据和行为数据的映射关系,例如,通过比较每个度量估计的主成分[76]或通过行为编码模型[13]。另一种方法是通过估计行为和神经环路的联合低维嵌入[59]来实现映射。这些技术不仅能够识别不同数据类型或任务之间共享的普遍模式(Box2)。

城投债分析新视角:区域相似性量化逻辑

常见维度有区域经济、区域财政、区域债务率等。常见衡量方法有,计算选定维度下,各区域间绝对数值或排序值的差异。该做法虽能覆盖全量区域,但常受制于维度单一,维度内指标间分布不可比,使得难以有效、全面考量区域间的相关性;类别三,在特定范围内综合衡量各区域在经济、财政、债务等维度的定量指标的相似度。常见于对...

机器学习之K近邻算法基本原理

1.距离度量KNN算法的核心在于距离度量,它决定了样本之间的相似度。通过选择合适的距离度量方法,KNN算法能够准确地找出与待分类样本最相似的邻居,从而进行准确的分类。2.如何确定K值在KNN算法中,K值的选择对分类结果具有重要影响。K值太小可能导致过拟合,即算法对训练数据的噪声过于敏感;而K值太大则可能导致欠拟...

RAG还是微调?微软出了一份特定领域大模型应用建设流程指南

在无上下文设置中,GPT-4在三个模型中具有最高的覆盖率和大小的提示,表明它可以涵盖更多的文本部分,但生成的问题更冗长。然而,三个模型在多样性、重叠度、相关性和流畅度方面的数值都相似。当包含上下文时,与GPT-3相比,GPT-3.5的覆盖率略有增加,而GPT-4保持了最高的覆盖率。对于SizePrompt,GPT-4...