通用可解释世界模型

通过改变时间、层次、因子和广义深度,这些连续POMDPs形成了连续状态贝叶斯网络的一个非常具有表达力的空间,如图1所示。一个重要的挑战仍然存在:如何在不牺牲可解释性的情况下对这些POMDPs中的非线性(例如SDEs的流)进行参数化,并从数据中学习这些参数化。一个有前途的方法是使用循环切换线性动力学系统(rsLDS;见图2...

基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...

GNNOpt模型架构:在晶体结构与频率相关光学特性之间直接建立关系GNNOpt是一种基于图神经网络(GNN)的模型,采用「集成嵌入」技术,能够直接从晶体结构中预测所有线性光学光谱。值得说明的是,在训练GNNOpt模型之前,研究人员通过一系列实验证明了应用克拉莫-克若尼关系式(Kramers–Kronigrelations)能够更好地预测...

数字经济时代我国能源模型的创新发展研究

例如,部分模型突出呈现数据驱动和人工智能视角,部分模型聚焦于能源系统和数字技术的融合,还有部分模型关注于多能互补和智慧能源,也有部分模型的研发立足于能源区块链和能源互联网视角等。另一方面,由于广义能源模型尚处在快速发展演进之中,新模型、新内涵、新应用不断涌现,其内在逻辑和外在表征尚未完全清晰和稳定,不同模...

大模型产品化第一年:战术、运营与战略

这一点在我们依赖于外部训练的语言大模型时尤其重要,因为这些模型可能会未知的情况下发生变化。幸运的是,许多模型供应商允许用户“固定”特定版本的模型(如gpt-4-turbo-1106),确保模型权重保持不变。在生产环境中固定模型版本有助于避免因模型更换而导致的意外行为变化,这可能会引起客户对输出过于冗长或其他不可预见...

生成模型的流形、KL的正式严格定义

这种流形视角既清晰地解释了一些DGMs(如扩散模型和一些生成对抗网络)在样本生成(译者:除了生成,模型的推理一样重要)方面经验性地优于其他模型(如基于似然的模型,如变分自动编码器、正规化流或基于能量的模型),也为设计更高性能的DGMs提供了指导。我们进行了第一次通过这种视角对DGMs进行的调查,并在此过程中做出了两...

《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池剩余...

为克服这些难题,未来研究将聚焦于模型优化(如多因素耦合与混合模型)、算法改进(如自适应PF与多源数据融合)以及实验验证与评估(包括多样化数据集与量化评估指标),以进一步提升电池RUL预测的准确性和可靠性(www.e993.com)2024年11月11日。此外,Lin等将衰变轨迹视为多变点线性模型,而非固定形态,并借助带有协变量的AR模型来捕捉各段之间的斜率变化,为...

万字经验 | 使用大模型(LLMs)构建产品一年后,我们有些经验想告诉你

在大多数情况下,混合搜索是最有效的:关键词匹配用于明显的匹配,而嵌入用于同义词、上位词和拼写错误,以及多模态(如图像和文本)。Shortwave分享了他们如何构建RAG管道,包括查询重写、关键词+嵌入检索和排序。3.对于新知识首选RAG,而不是微调RAG和微调都可以用来将新信息纳入大语言模型并提高特定任务上的性...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

进入数字时代,宏观社会运行和微观主体活动都以数字化形式呈现,数据关系的复杂性急剧增加,变量之间更易表现出非线性、时变性和非平稳性特征,以因果律为基础的理论模型方法在刻画和理解复杂现象的结构特性、交互关系以及演化行为等方面遇到前所未有的挑战。相对于因果逻辑分析,数据驱动的研究更加强调对各要素复杂相关关系...

百度公开12个月打造AI原生应用思路!李彦宏再谈开源大模型!

其一，MoE。此处的MoE并非狭义上的机器学习领域的概念“混合专家模型”，指的是更广义上的大小模型的混用。通常来说，只有5%-10%的情景需要大模型，其余30%-40%的情况需要中小模型。李彦宏预判，未来大型的AI原生应用基本都是MoE的。针对不同的应用场景，不依赖一个模型来解决所有问题，判断如何调用大小模型，就形成...

中交兴路联合中国银保信,重载货车保险风险评测模型重磅再升级!

基于此前已应用的广义线性模型(GLM)、广义可加模型(GAM)、广义可加混合模型(GAMM)、极端梯度提升模型(XGBoost)等算法,中交兴路和中国银保信进一步引入残差神经网络(ResNet)深度学习算法,最终使部分重点地区的模型预测效果得到显著提升。残差神经网络(ResNet)是微软亚洲研究院于2015年提出的深度学习神经网络结构,曾获...