解构思维之链、树与图:我们该如何优化大语言模型的推理能力?

而对于树型拓扑,论文作者更加细致的将树形拓扑分为了k元树,链树,一级树与二叉树如下图所示:对比链式拓扑,树型拓扑的核心在于为不同的任务分解解决方案引入了探索与抽样,并基于投票选择最优的路径作为高质量的解决方案。链树的突出代表就是上文提到的CoT-SC,通过多链的结构增强推理的可信选择,一级树被运用...

传统中医焕发新生!新AI算法加持“望舌诊病”:分析患者舌头颜色来...

研究人员使用5260张图像,将其按颜色分为红、黄、绿、蓝、灰、白和粉红共七类,并将这些图像通过六种及其学习算法(素贝叶斯、支持向量机、K最近邻、决策树、随机森林和XGBoost)进行了训练,以预测任何光照条件下拍摄的舌头颜色。研究结果显示,XGBoost算法以98.71%的准确率表现最佳(对60张舌头的异常图像进行诊断,其中5...

超越感知:那些基于生物感官的AI算法

就像下图所展现的那样,我们倾向于更清晰地记住直立的树和山脉,而非它们倾斜的根茎。这种偏好可能反映了我们祖先在进化过程中发展出的能力。垂直和水平方向的特征在环境中更为常见,因此视觉系统在构建高效表征时,需要对这些方向的变化更敏感,这将有助于我们更快地识别和响应环境变化。??图1:倾斜效应示意图。在任意...

释放比特自由——Wolfram的“一种新科学”介绍

该图是这样得到的:将每个时刻生命游戏的运行形成的平面空间排在一起构成一个有高度的三维柱状体,然后对这个柱状体的纵断面切一个截面出来,这样上图纵向就表示不同时刻这个侧面黑白方格的情况,并且将离此截面更远的黑色方格画成灰色,就得到该图。我们看到,它和1维的第四类型(复杂型)元胞自动机很相似。经过大量...

谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

深度学习已经应用于各个领域,包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在生物信息学领域,深度学习也发挥着重要作用,例如基因表达谱分析、结构生物学预测、生物信息学数据集预处理等。在生物信息学中,深度学习主要应用于以下几个方面:1、基因表达谱分析:通过对基因表达谱数据进行深度学习,可以预测基因功能、发现新的...

仓储知识库 | 包材推荐装箱算法:贪婪前向树算法

对于一个给定的纸箱,长宽高为(L,W,H),给定n个商品,将其看作n个长方体,尺寸为:(lj,wj,hj),j=1,2,3,...n,如下图:需要判断这n个长方体能否放入纸箱中(www.e993.com)2024年11月9日。算法解析该算法主要分为两部分。第一部分:块生成;第二部分:贪婪前向树搜索。在详细...

博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索

决策树是一个利用树状的图形结构来为已知的需求提供相应决策方案的工具。ID3算法是生成决策树的一种常用算法,通过计算混合物体依据某个判断条件进行分类后的信息增益,选择其中信息增益最大的那个作为本次分类的判断条件。信息增益是以某个判断条件对物体进行划分前后的熵的差值。熵可以表示物体之间混合的混乱程度,熵越...

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

在树的任一级别上，如果分类误差没有从另一个分支(分岔)中减少太多时，分类进程停止。这样的节点是终止节点，如果是分类模型，算法在终止节点的预测值就是该数据点上最多的一种类别。例如，在B表中，特征空间右上角的矩形，代表IOG(X1)>10%和FCFG(X2)>20%，包含5个加号，是分区中最多的数据点类别。因此，...

推论先天八卦与整数树

用阳爻“—”表示奇数结点阳仪,用阴爻“--”表示偶数结点阴仪。再生变,两仪又做父结点,各生出两节点分别为四象。再生变,四象又做父结点,各生出两节点分别为八卦。然后再生变,八八生六十四卦,乃至可生出无穷。将此种结构的二叉树,定义为整数二叉树。图6为古人的六十四卦图。

《科学大家》| 算法的进化:机器会引发战争吗?

图6-2更有趣的是,模型挑选出的一些特征可以被明显地辨识出来,例如“动作片”或“剧情片”,而另一些特征虽没有明显的标识,但也都呈现出一种正态分布的趋向。这正是我觉得计算机算法能给人惊喜的地方:它们有发掘新事物的潜力。从某种角度讲,深度学习算法提取出了人类无法用语言描述和表达的特征信息。就好比在...