追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究利用机器学习和深度学习模型,包括k近邻算法(kNN)、线性判别分析(LDA)和二维胶囊网络(2D-CapsNet)等,对婴儿的运动片段进行分类。结果显示,深度学习模型2D-CapsNet对脚部动作的分类准确率达到86%,显著高于手部和膝盖动作。这表明婴儿在通过脚部与环境进行互动时,动作的变化最为明显。研究还发现,婴儿在失去对玩具控制...
今年以来哪些“地方主体”在“新增”债券?
金控服务和投资类、文旅类、园区建设运营类、“类综合产投”、其他“转型”类城投等七大类,其中交通投资和运营类颇受监管认可,为目前“新增”总量的主力但集中于省地市级主体;业务具有较强市场化特征的“类综合产投”主体数量最多,且区县主体占约三成,重点区域亦有少量突破;除“类综合产投”外,首发新主体中金控...
北纬47度乳业传奇:数字化转型的另一种选择 | 长江案例
这也就引发了最典型的“职场牢骚”:“让我们这样那样,你不看看人家公司给多少工资。”——这是一个最具体的例子——其实所谓“画饼”,就是因为其他管理模块没有相应的支撑,整个管理没有成为“体系”。没有给员工一个基于“因为、所以”的逻辑理由。回到本案例的主题。在运营管理领域:“精益生产”强调消除浪费...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的,怎么清洗的,学习率的变化曲线如何等等,都是超参的范畴。??有问题不怕,能解决就ok。mata将这个问题拆解为两个子问题:1.保证每一次训练都能达到当前超参组合下的上限(稳定训练)2.选择能带来最高上限的超参组合(调参)注:理论上这个...
专访Moloco CMLO Tal Shaked:用人工智能赋能广告投放
模型为了处理这些请求,所需的机器学习类型实际上与谷歌的规模非常相似。在这种理想规模下,我们在数千亿个样本上训练我认为这样的业务真的是做一个前沿AI应用的最佳结合点——首先有像Google那样的规模,在数千亿个样本上训练,每秒进行数亿次预测,通常延迟在20毫秒或更短。,使用多种前沿功能,并且在广告中...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
现在,只需提供十几个甚至更少的示例(在少样本学习中),就足以取代在数百个示例中进行相对耗费资源的微调(www.e993.com)2024年10月22日。更巧妙的是,不同的任务可以通过使用不同的人工设计(和人工可读)的提示来实现。例如,可以使用如下简单的提示进行分类:“这些选项中哪一个最能描述以下文档:A/B/C”,而将文本从第一人称转换为第三人称,只...
开源模型还是商业模型?阿里云智能张翅提出金融企业选择大模型的6...
我们不应该拘泥于对种类繁多参数的基础模型进行训练或微调,模型能力比对和测评,应该把更多精力放在如何让模型在业务中产生价值,因为不同的模型因训练数据的差别,业务适配能力又有不同。2、商业模型:提供商虽然提供全面的客户支持和服务,附带明确的服务等级协议(SLA),模型迭代升级非常快,公有云以月为单位小版本迭代,...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...
此外,HMMs的结果具有良好的可解释性,因为从区制的角度思考是金融领域的自然方法。动态资产配置的例子包括Reus和Mulvey(2016),他们使用HMM构建了一个使用货币期货的动态投资组合,以及Bae等人(2014),他们使用HMM来识别不同资产类别的市场区制,区制信息有助于投资组合在左尾事件中避免风险。
关于抑郁,你想知道的都在视频里
在DSM诊断系统中,最常见的抑郁障碍类型,是重性抑郁障碍(majordepressivedisorder),也叫做重性抑郁发作(majordepressiveepisode)。要达到重性抑郁障碍的诊断标准,除了判断是否出现症状,还要对症状的频率、持续时间以及影响程度进行评估。「至少五个症状,其中至少包括一项核心症状」「几乎每天都会出现」「引起强烈的...
大模型产品化第一年:战术、运营与战略
如果你正在构建一个电影摘要生成器,它应该包含不同类型电影的样本,大致比例与你在实践中期望看到的一致。不一定需要提供完整的输入-输出对。在许多情况下,仅提供期望输出的示例就足够了。如果使用的LLM支持工具使用,你的n-shot示例也应该使用你希望智能体使用的这些工具。在思维链(CoT)提示中,我们鼓励LLM在返回...