如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live
俞扬教授基于给定的问题进行了深入拓展,特别强调了世界模型的重要性,他认为构建准确的世界模型是实现真正智能决策的关键。他强调了强化学习在实际应用中的重要性和挑战,并通过在工业界应用强化学习的实际案例,讨论了如何利用强化学习优化复杂的决策过程。郝建业教授指出了大模型中强化学习的作用,包括安全对齐和人类价值观...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
领域泛化(DG)任务旨在通过在训练期间利用来自不同环境的数据,寻求对分布偏移具有鲁棒性的模型[Muandet等,2013,Zhou等,2022]。在领域泛化的背景下,边际迁移学习通过上下文信息增强模型,以实现更好的预测[Blanchard等,2021]。测试实例的“上下文”是源自与实例本身相同环境的样本集,可以通过置换不变神经网络...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
贝叶斯推断通过在观察数据和假设模型的条件下提供“概率陈述”来解决推断问题。其次,贝叶斯多层次建模是捕捉数据中多种异质性和动态性的强大工具。它可以适应灵活的函数形式,并使用缩减先验选择模型特征,从而减少模型依赖性并纳入建模不确定性。在本文中,我们采用贝叶斯因果推断框架来估计比较案例研究中的处理效应。该框架...
关于举办2024年度北京肛肠学会年会暨北京国际肛肠论坛
介绍人工智能的基本概念、发展历史、AI在医学领域应用、医学大模型的应用状况。专题二:机器学习的基本理论和经典算法介绍机器学习常见的经典算法基本原理,包括贝叶斯决策、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、k近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、马尔可夫模型等。专题三:医学影像组学科研思路与流程介绍医学影像组学的...
升维思考,降维行动
更现实一点的场景是:对于一个投资者,需要升维思考。例如芒格的多元思维模型。但是他的模型是通过多个维度的证伪,来切割出钻石的。--本文提及的朴素贝叶斯分类,底层的原理(可感知的那部分)是想通的。????????而行动本身,往往是降维的。从数学的角度看,我们需要一个(相对)最优概率;??????...
贝叶斯脑计算与自由能原理:Karl Friston访谈 | NSR
这种通用描述(用贝叶斯机制的术语来说)依赖于所讨论的实体所蕴含的生成模型(www.e993.com)2024年10月18日。我们的大脑可能蕴藏着我们已知世界中最深层、最具表现力的生成模型。这里的“深层”指的是层级表征的深度。这就引出了自由能原理可以应用于大脑的第一个基础,也就是说,就其稀疏连接性和层次结构而言,大脑的功能架构和连接性与深层生成模型...
揭示人类对变化的潜在时间结构的敏感性:一种新颖的行为计算模型
揭示了人类对变化的潜在时间结构的敏感性:介绍了一种新颖的行为计算模型,它能够学习具有多个逆转的概率逆转学习任务的潜在时间结构后续:摘要精确计时的行为和准确的时间感知在我们的日常生活中扮演着关键角色,因为我们的福祉甚至生存可能取决于及时的决策。尽管我们周围世界的时间结构对人类决策至关重要,但关于我们日...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
朱嘉明资料图。横琴数链数字金融研究院朱嘉明教授为刘志毅著《具身智能—AI智能体、世界模型与人类可触碰的未来》一书撰写了序言《具身智能的崛起、后果和意义》。具身智能的崛起、后果和意义(一)在人工智能一波又一波的浪潮中,经过人工智能嵌入的具身智能(embodiedintelligence)异军突起,正在成为人工智能科技体系的集...
如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
认知神经科学旨在构建理论和模型,共同解释行为、神经环路和心理状态。这一领域主要通过已有的心理学概念来设计实验和建模,比如探索神经环路和工作记忆之间的联系。然而,这种方法虽然能回答关于特定理论的问题,却难以探索新的理论,因为实验任务与心理学概念紧密相关,得到的数据往往缺乏能够支持新概念发现的变异性。实际上,很...
谁说直觉与深思不相容?基于自由能的新思路
例如,当动物面对环境变化时,它们可能会本能地做出反应,如寻找避难所或寻找食物,这些行为可能是天生的也可能是后天学来的。同样,人们在做决策时,有时会不假思索地依赖直觉(心理学家卡尼曼称之为“系统一”),而有时则需要深思熟虑(“系统二”)。而到了机器学习中,一些算法是“无模型”(modelfree)的,即它们不依...