OCCCM 2024 | 李响教授:增强AI模型在重症医学中的应用与进展
增强AI模型(AugmentedAl)是一种将AI与人类智能相结合的方法,旨在通过人的参与提升AI系统的性能和决策质量。在AI系统的决策过程中加入人类的监督、指导或者反馈以此来增强AI模型的准确性、可解释性或者适应性。增强AI模型应用于多个领域,包括数据分析、自然语言处理、图像识别等,旨在结合机器的高效率和人类在理解复杂...
LLM的范式转移:RL带来新的 Scaling Law
1)随机初始化:模型从完全随机初始化的状态开始,没有任何人类先验知识。2)自我对弈(self-play):模型自己与自己进行对弈,生成大量的游戏数据。这些对弈中好的结果用于更新模型的参数。3)蒙特卡洛树搜索(MCTS):在每一次对弈中,AlphaZero会使用MCTS来搜索最佳动作。MCTS使用策略网络(policynetwork)提供的...
AI深度应用让顺风车行前预测更全面更准确 嘀嗒酷科技科普体验馆...
第四步:模型选择。根据数据特征和所要解决的具体问题,选择用不同算法,如线性回归、决策树、神经网络、逻辑回归、大模型等。第五步,模型训练及调优。基于离线数据来持续训练模型,评估预测准确率并持续调优,当达标后上线启用,并在实践中持续迭代进化。因此,在正式启用之前,每一个模型已经过千锤百炼。第六步,...
这些大模型工业应用场景,企业都探过路了
6月20日,虎嗅智库邀请中国信通院、TCL中环、国轩高科、美的集团、隆基绿能、施耐德、百度智能云等多个工业领域头部企业AI决策者,依次为我们深度剖析了AI在智能制造业的应用趋势,在质检、能源管理、员工标准作业改善等具体场景下的AI应用落地及大模型在工业领域落地的案例以及企业如何甄别大模型的有效落地场景。希望本...
AI时代组织如何进化?如何加速AI转型?
行业案例:某国内领先大模型团队的关键人才储备某国内领先大模型研发团队,自主开发底层大模型,并侧重B端行业应用。我们可从组织架构中窥见其人才储备的策略。首先是业界大牛作为AI领航者,该团队的AI首席科学家有着极高的技术权威性和行业影响力,曾为海外知名AI教授、IEEEFellow;负责大模型顶层设计、技术路线研判,是该...
钛媒体AGI沙龙第一期:“中国Sora”来袭,文生视频模型的未来究竟在...
卢乐炜则坦言,Sora使得Scalinglaw(尺度定律)起到很大的作用,这能够推动整个产业往多模态大模型、文生视频模型方向发展,促进产业或将实现AGI(www.e993.com)2024年9月1日。展望未来,卢乐炜强调,现阶段离AGI还比较远,但随着模型容量增大,更好地吸收各个不同领域的数据,也许会有机会成为底层通用AI基础模型;同时,每个大的行业确实也有它...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人_腾讯新闻
本文针对数智化在零售企业的应用探索,从业务、管理与技术三者融合视角梳理了实践经验。大模型技术出现后,数字化时代演化出三个阶段:信息化:基于各个部门的业务流程形成的局部数据来辅助生产经营活动;数字化:将企业所有的数据、信息进行整合,形成整体、统一、标准化的数字体系支撑企业全链路的生产经营活动;智能化:在...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。
清华教授裴丹:大模型与智能运维的融合
分享嘉宾|裴丹清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师,内容已做精简,如需获取专家完整版视频实录和课件,请扫码领取。01大模型时代,智能运维的变化与趋势以上面左图为例,在大模型之前,我们有很多还不错的工具,但实际操作起来跟决策者之间有一个鸿沟,因为它操作起来是有一定的技术门槛,不是很方便。但是到了大...
科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...
AI模型大量出现以后,该领域的从业者必须能够解释其内部机制并证明其可靠性,尤其是在诸如医疗保健和自动驾驶等高风险应用中。然而,由于缺乏对可解释AI(ExplainableAI)的严格定义,他们不得不进行诸多与可解释性、可理解性和透明度有关的研究,以便从各个角度解释和分析模型。