浙江大华申请一种重识别模型的无监督训练方法专利,解决无监督训练...
该方法包括:基于第一样本,对人物图像的不同身体部位进行掩码后得到的第一可见视图、掩码视图和第二可见视图分别进行编码,得到第一特征、掩码特征和第二特征,根据基于第一特征确定的重建图像和人物图像确定重建损失,根据基于第一特征和掩码查询向量确定的第三特征和掩码特征确定预测对齐损失,基于第一特征和第二特征确定多...
重新定义开源AI的背后:解析模型开放框架的理论
这是通过明智地将开放许可应用于关键模型组件(包括数据集、模型架构和训练参数)来实现的,这有助于归因、保护模型消费者,并维护社区规范,同时消除采用的障碍。开源、开放数据、开放获取和开放科学相结合,是解决AI研究和开发中最紧迫问题的强大而有效的方式,包括访问、可解释性、透明度、可复制性和安全性。开放AI的目...
万文解析 100 个顶级思维模型:SMART 模型
SMART模型的实施步骤和技巧:提供系统化的实施步骤,并分享实用技巧,帮助产品人在目标设定和执行过程中提高效率,解决常见问题。SMART模型应用中的挑战与解决方案:分析产品人在应用SMART模型时可能遇到的挑战,如目标僵化、资源分配不当、团队理解不一致等,并提供针对性的解决方案。效果评估与优化方法:介绍如何对SMART模型...
不解决发展问题,品牌做了也白做!中网B2B品牌定位
第一个问题:“解决信赖度的问题”中网B2B品牌定位方法论丨领导力模型上市公司估值是衡量企业投资价值的标尺,无论是股份转让、并购重组,还是股票二级市场的日常交易,其交易价格的基础都是估值。阿斯沃斯·达莫达兰,纽约大学斯特恩商学院金融学杰出教授,在《估值与故事》中,他阐述了估值的核心公式:估值=故事+数字。这...
大语言模型自进化技术综述:概念框架,进化方向,经验获取,经验更新...
为了解决这个问题,自进化方法使LLM能够自主地获取、完善和从模型自身生成的经验中学习,这种方法正在迅速发展。这种受人类经验学习过程启发的新训练范式,为将LLM扩展到超级智能提供了潜力。在本研究中,我们全面调查了LLM中的自进化方法。我们首先提出了一个自进化的概念框架,并概述了由四个阶段组成的迭代循环:经验获取、...
南加州大学提出通道式轻量级重编码CLR 解决大语言模型灾难性遗忘...
1.南加州大学和GoogleResearch提出了通道式轻量级重编码(Channel-wiseLightweightReprogramming)方法,用于解决持续学习问题,通过在固定任务不变的模型背骨干中添加轻量级可训练模块,对每层通道的特征图进行重编程,以适应新任务,仅占0.6%的额外参数(www.e993.com)2024年10月1日。2.通道式轻量级重编码方法采用动态网络方式,可以持续学习多个新任...
每日经济新闻大模型评测报告(第1期)
(1)贴近用户需求,关注用户体验,解决实际问题用户关心的是模型生成内容的质量、流畅性和自然性。例如,在营销文案生成中,模型是否能够写出吸引人的文案;在新闻稿生成中,模型是否能生成准确、及时的新闻报道。实际应用场景评测可以帮助我们发现和解决具体业务问题。关注用户体验和实际问题解决的评测结果更具实用性。
全面剖析Claude 3.0:“地球最强”AI模型的优劣详解
准确性提高:Claude3.0Opus:在挑战性开放式问题上,正确答案率是Claude2.1的两倍。3上下文处理能力提高,且记忆力完美:初始提供200K的上下文窗口,但所有模型都能处理超过1百万token的输入。ClaudeOpus实现了接近完美的召回率,准确率超过99%。4模型易用性提高:善于遵循复杂的多步骤指令,能够产生JSON等机构化输出...
大模型到底能有多“大”?
面对训练大型模型所需的大量数据带来的挑战,生成对抗网络(GANs)等技术为数据增强和合成提供了新的途径。通过GANs生成的高质量数据可以用于模型训练,减少对真实数据的依赖。同时,少样本学习和迁移学习策略,通过从少量数据中学习和利用已有知识来解决数据稀缺问题,使模型能够在数据受限的情况下仍然保持良好的性能。
对话Kyligence 韩卿:一个创业者的「+大模型」中场故事
韩卿:钻取信息其实是指标平台本来就有的,与AI无关。但AI能够帮助我做总结、交互对话等等,使我的效率更高。其实数据本身一直在那里,与AI没关,但AI解决了信息获取的通道问题。04AI会加速管理方法论在中国落地Kyligence的核心是一套管理方法论...