何恺明新作:无需矢量量化的自回归图像生成|大模型周报

在这项工作中,他们建议使用扩散程序对每个token的概率分布进行建模,这样便可以在连续值空间中应用自回归模型。他们没有使用分类交叉熵损失,而是定义了一个扩散损失函数来为每个token概率建模。这种方法无需使用离散值tokenizers,他们评估了其在各种情况下的有效性,包括标准自回归模型和广义掩码自回归(MAR)变体。...

速来!因果与大模型的双向赋能丨因果科学第五季强势回归

一方面,大模型可提供其丰富的世界知识,使得我们能够更加准确地进行因果学习;另一方面,因果科学也为大模型提供了更加深入的理解和解释能力,不仅能使得大模型更好地模拟人类的智能行为,还能够让我们理解这些行为背后的原因和机制。然而,因果科学与大模型的结合也面临着诸多挑战,因此本次读书会旨在汇聚相关领域的学者,共同探...

供应链结构与研发投入:促进还是抑制?

在控制一系列变量的基础上,构建基准回归模型(表3)。第(1)～(3)列分别检验供应商集中度(PT)、客户集中度(CT)和供应链整体集中度(ST)对研发投入强度(R&D)的影响。供应商集中度(PT)系数为-0.0464,P<0.1;客户集中度(CT)系数为-0.0075,供应链整体集中度(ST)系数为-0.0408,P<0.05,说明上...

农业科技创新——粮食生产韧性的强化剂

根据前文的理论分析,本文选取农业机械化作业服务人员占比、农业机械化水平以及化肥施用量作为机制变量。表3变量描述性统计3实证分析3.1基准回归本研究对农业科技创新与粮食生产韧性之间的基准关系进行了实证检验,我们可以认为模型不存在严重的共线性。表4中模型1和模型2为OLS(普通最小二乘法)和随机效应(Re...

利率债供给对国债收益率的影响探究

基于以上变量,本文构建以下回归模型:其中变量定义与描述性统计见表1。(二)基准回归结果为了排除异方差的影响,本文采用Robust稳健标准误回归方法进行研究。本文进行了方差膨胀因子VIF检验,检验结果表明,各变量VIF值均远小于10,不存在显著的多重共线性。模型回归结果见表2。

公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4

事实上,近期已有一些研究通过创建以自然语言编码因果推理问题的基准,评估了大型语言模型(LLM)是否能够执行因果推理(www.e993.com)2024年11月24日。微软、MIT和印度理工学院海得拉巴分校(IITHyderabad)的研究团队也朝这个方向迈出了重要一步:提出了一种通过公理训练(axiomatictraining)学习因果推理的方法。

挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径

他们对这些细节进行了全面的实证分析和消融研究,验证了他们的SSM理论的各个方面。例如,他们验证了HIPPO大大提高了SSM的建模能力,在标准序列模型基准上的性能比原始SSM实例提高了15%。在算法上,他们的S4算法比传统的SSM算法提高了几个数量级(例如,速度提高了30倍,内存使用量减少到1/400)。

智谱AI CEO张鹏展望2024:大模型技术演进速度不会下降

从行业应用角度来看，大模型在工业制造领域的应用存在巨大的想象空间。“坦白地讲，传统工业企业大多还是以人力为主，相对互联网行业、金融行业等来说，数字化基础相对比较薄弱，在大模型应用过程中需要花费更多力气。”张鹏说道。据他分析，高技术需求、数据密集型场景将会成为大模型率先实现规模化落地的领域。“大模型...

医疗市场化与患者信任——基于各省民营医院发展水平的分析

具体操作如下:在“层2—层2—层1”模型和“层2—层1—层1”模型中,先用多层二元逻辑斯蒂回归模型估计自变量对因变量的效应,再估计自变量与中介变量对因变量的共同效应,最后检验自变量对中介变量的影响。(二)变量及其测量1.患者信任CSS2017问卷对患者信任(受访者对医生的信任程度)采用李克特四点量表测量,选项...

...华为:经营基本回归常态,预计23年收入超7000亿元;OpenAI公布20...

MiniMax将发布国内首个MoE大模型中国大模型创业企业MiniMax副总裁魏伟在数字中国论坛成立大会暨数字化发展论坛的一场分论坛上透露称,将于近期发布国内首个基于MoE(Mixture-of-Experts)架构的大模型,对标OpenAIGPT-4。MoE全称专家混合,是一种深度学习技术,它通过将多个模型直接结合在一起,以加快模型训练的速度,获得更...