意识基础,不确定性推理,主观逻辑2

意识基础,不确定性推理,主观逻辑2区分随机不确定与认知不确定风险是概率分配已知的情形,而不确定是概率分配不清楚的情形解决ellsberg悖论,参考:httpsbaike.baidu/item/%E5%9F%83%E5%B0%94%E6%96%AF%E4%BC%AF%E6%A0%BC%E6%82%96%E8%AE%BA...

关于主动推理中的有效推理2307

控制理论文献中的一篇开创性工作提出了使用一个“可取性”函数,评分每个状态的可取性,以计算特定类别MDPs的最优行动,并且重要的是,展示了计算这些行动的规划复杂度是线性的[Todorov,2006]。当环境的底层MDP模型不可用,代理需要仅基于状态和奖励的样本流(即,st,rt,st+1)来采取行动时,提出了一种称为...

拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”

它代表着一种思维理念:坚持反馈迭代,摒弃固步自封,包容不确定性,勤于学习探索,理论与实践并重。小百科:什么是“贝叶斯推理”?贝叶斯推理是一种在不确定情况下进行概率判断和决策的数学方法,它源于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯的研究。贝叶斯推理的核心原理是:根据已知信息得出一个“先验概率”,然后每获取一条...

科学构建智慧城市情报支持与决策机制

四是利用知识增强等方法将领域知识与通用大语言模型相融合,将不确定环境中的风险信息与可用的信息资源进行关联与推理,寻求用于消除不确定性的最佳方案与路径;五是在智慧应急、产业发展受挫等典型不确定场景中进行创新应用,对应用效果进行跟踪评估,度量智能情报支持与决策对减少不确定性、提升城市韧性的作用,提出情报支持...

不确定性世界中的理性

典型的错误是夸大、滥用概率的作用。常见的做法是盲目假设某些不确定性符合正态分布,人为忽略极端情况。这会导致投资或风险管理中灾难性的结果。“极端不确定性”应该是我们世界观中的重要内容。在批判之余,作者探讨了“大世界”中的理性。作者强调,“在极端不确定性下,人们展开推理所依赖的前提条件永远无法呈现世界...

...人工智能安全的关键概念:机器学习中可靠的不确定性量化方法》

贝叶斯推理(BayesianInference)贝叶斯不确定性量化使用的是贝叶斯推理,它提供了一个数学原理框架,用于在获得更多证据或信息时更新假设的概率(www.e993.com)2024年11月25日。贝叶斯推理可用于训练神经网络,将网络中的每个参数表示为随机变量,而不是单一的固定值。虽然这种方法能保证准确地表示模型的预测不确定性,但在神经网络等现代机器学习模型上进行...

人类的逻辑常常是演绎、归纳和溯因推理混合

归纳推理是从具体的事实或观察中得出一般性的结论或规律。在归纳推理中,人们通过观察和总结大量的具体例子,从中找出普遍性的规律或结论。归纳推理具有一定的不确定性,因为从有限的观察中得出的结论可能不适用于所有情况。溯因推理是从某个事件或结果出发,逆向推导出造成这个结果的原因或过程。溯因推理常常用于研究和...

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

内化的思维链为监控模型提供了独特的机会。假设它是忠实且清晰的,内化的思维链允许OpenAI“读取”模型的思考过程。未来OpenAI可能希望监控思维链是否有操控用户的迹象。为了实现这一目标,模型必须能够以未经修改的形式表达其思想,因此OpenAI不能在思维链上训练任何政策合规性或用户偏好。

BOE IPC·2024 工业互联网论坛精彩演讲内容实录

我们采集产线上物料量与时间和产品完成度相关时空的分布,调节制造系统干预强度,比如说调某一道工序,去调它的催化剂的浓度,调它的反应物,如果不调它的工艺,调工序和工序之间物料运输的速度都可能是干预地方,这样实现如果存在不确定性,或者存在故障情况下,依然能够及时响应市场需求。

Agent技术解读:Planning(规划)模块

重要性不言而喻。Agent系统由多个组件构成,规划、记忆和工具使用等上次,文章《Agent技术解读:Memory记忆模块》中介绍了Memory记忆模块的基本构成、原理和实现方法,这次介绍下更核心的规划Planning模块。(1)什么是Planning?Planning指任务分解:把大任务划分成小任务,进而解决复杂问题;...