运维数据治理是业务连续性的有效保障
不管是哪一类型、什么规模的业务应用,需要建模的是运维数据之间的相关性关系。运维对象的建模能力约束了运维数据治理的平台是否能够有效快速地帮助管理者以全局视角观测这些业务应用的状况。通过形成一个轴心,把数据形成一张围绕业务应用建设起来的立体模型(运维对象模型),这样无论是横向的交易状况,还是纵向的基础架构支撑...
曾光环笼罩的比特币二层网络BOB,还值得跟进吗?
空投方案不确定性较高:从市场数据和分析中可以看出,两种空投分配方式收益差距较大,等比例空投赔率一般,如果按照阶梯空投方案,低保号赔率还行,但鉴于其规则不透明,空投方案不确定性较大。成功概率高:虽然该项目有过失败的案例,但是换一个角度来说是有过BTC生态经验,相较于其他同类型BTC生态来说,其创业经验更丰富,...
“稚晖君” 停更这一年:想赢下人形机器人,要像运营大公司那样去创业
彭志辉:数据来源就那几类:互联网数据、仿真数据、真实采集的数据。如果只靠仿真和生成数据,会有可能出现用ChatGPT训练大模型的情况,出现幻觉、Sim2RealGap等问题。所以真机数据必不可少,价值也最大,但它的量不会有仿真数据那么大,可能占10%。还要考虑采集成本,有些公司硬件能力没么强。我们本体做得足够...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、1.4B)的模型,表6给出了其架构详情;然后他在所得损失结果上进行幂律拟合。大多数实验都是在4台有80GBVRAM的英伟达A100上...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
数据平稳性与差分法:基本模型:自回归移动平均模型(ARMA(p,q))是时间序列中最为重要的模型之一。它主要由两部分组成:AR代表p阶自回归过程,MA代表q阶移动平均过程。平稳性要求经由时间序列所得到的的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有形态‘惯性’延续下去...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
JohnSchulman:在post-training阶段确实有一些很有意思的例子(www.e993.com)2024年9月10日。大家都知道,即便模型所有finetune都用英语数据进行,模型也会自动迁移到其他语言场景,并且也表现得不错。比如你在英语数据上训练一个assistant,它也能用西班牙语和你交互。也许有时候在决定是用英语还是西班牙语回复的时候,它会出现混乱,但通常都是用...
AI的理解困境:如何走出数据世界,触达生命的理解?
抑或只是塞尔“中文屋”*的一个实例?它能“捕捉”外在现实吗?或仅仅是自然语言数据催生的拟合现象(mimic)?更深层地,生成式AI是通向人工理解(artificialunderstanding)的正确道路吗?除复制数据外,它是否还能理解词语、感知和行为的“意义”?或者它是否仅仅是一种自我限制的方法的终结?
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
更为关键的是,可重用性(reusability,强调一个系统、组件或资源在不同环境或应用中,能够被多次使用)——也就是站在巨人肩膀上——要求高度的准确性。对于数据科学系统来说,一个具有良好可重用性的模型或算法意味着它可以在不同的项目、任务或数据集上使用,并且能够产生一致和准确的结果。事实上,如果缺乏正确性,...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-在经济、气象等领域中的应用实例在经济领域,SARIMA模型广泛应用于销售预测、库存管理、旅游业需求分析等。例如,一家航空公司可能利用SARIMA模型预测不同季节的机票预订量,以便提前调整航班安排和定价策略。在气象领域,SARIMA可用于预测未来几个月的平均气温、降雨量等气候指标,帮助农业规划种植周期,或为能源部门提供供...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
机器翻译是序列转换模型的一个核心问题,也是语言模型最常用和最成功的基准测试。机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成,其输入和输出都是长度可变的序列。编码器-解码器(encoder-decoder)架构正是为了处理这种类型的输入和输出而设计的,是形成不同序列转换模型的基础,对语言模型的后续发展也起到...