34页,超200篇文献,浙江大学最新综述,揭秘大语言模型中知识的利用...
知识利用可以分为三个层次:记忆、理解应用和创造。记忆是最基础的功能,指模型如何存储和回忆基本知识。理解应用则更进一步,涉及模型如何理解并运用知识解决问题。创造是最高层次的功能,指模型能否产生新的知识。知识演化关注的是模型知识随时间变化的动态过程。这包括单个模型如何学习新知识,以及多个模型之间如何交流和共...
索未来科技集团双翼齐飞:“智界”大模型驱动宠物与教育领域创新
1.多层次神经网络架构“智界”采用了多层次神经网络架构,这种架构能够模拟人脑的神经元连接方式,使得模型在处理复杂任务时更加高效。通过层层递进的神经网络,模型能够逐步提取和理解数据中的深层次特征,从而实现更准确的预测和决策。2.自适应学习机制为了提升模型的泛化能力和适应性,“智界”引入了自适应学习机制。
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
存在两个挑战:1)未考虑不同层次的特征:由于是单氨基酸突变,如果从氨基酸序列层面来看,序列变化十分微小,可能在模型学习过程中无法学习出差异信息;然而从原子层面上看,突变一个氨基酸产生的影响比较大——因此要融合不同层次的信息。2)在亲和力预测时,要满足等变性。为此,我们设计了HGIN——层次等变图神经网络模型。
加速AI,曙光存储的登顶要义
第一层利用计算节点的本地内存加速热点数据,降低延时至纳秒级;第二层:在GPU服务器本地的NVMe盘上缓存关键数据,避免跨网络访问,显著提升小文件读写性能;第三层:在网络层采用RDMA技术,充分利用网络带宽;第四层:优化NVMe全闪存性能,提升存储系统的整体效能;第五层:通过GPU直通存储,减少CPU负载,实现GPU与存储的直接交互...
WWW 2023 Spotlight | HyperIMBA:层次不均衡感知的双曲几何图学习...
层次图:由层次网络模型(HierarchicalNetworkModel)生成的具有4个节点模块和4级层次的确定性分形和无标度图。无标度图:由扩展的Barabási-Albert模型生成的具有幂律分布的随机无标度图。对于层次和拓扑属性来说,大多数基于图拓扑的分类方法都依赖于图的模块性:模型可以很容易地识别出一组节点,这些节点...
引领移动影像「新层次」,Xiaomi 14 Ultra 发布 6499 元起
首个AI大模型计算摄影平台,定义未来影像「新层次」优秀的光学系统捕捉的海量原始信息,对影像管线的数据吞吐能力提出了更高要求(www.e993.com)2024年9月9日。得益于小米澎湃OS的底层赋能,小米的计算摄影能力在Xiaomi14Ultra上实现了全面跨越:小米影像大脑全面重构为XiaomiAISP,全面接入小米澎湃OSAI子系统,成为全球首个AI...
雷军:小米14 Ultra重磅发布|专业影像旗舰,让真实有层次
小米龙铠架构:整机强度新层次小米14Ultra应用全新“小米龙铠架构”,超可靠的机身架构,屏幕、中框、背板不仅仅强度分别大增,作为一个整体,整机可靠性更是再上新层次。高强度机身框架抗弯性能提升100%框架是整机坚固的核心,小米14Ultra采用6M42超高强度铝,抗弯性能是小米14Pro铝合金的2倍,采用...
PLOS COMPUT BIOL: 记忆的形成、强化和遗忘的动态吸引子网络模型
本文将在线赫布学习规则(onlineHebbianlearningrule)、背景神经元放电活动(backgroundfiringactivity)、神经适应性(neuraladaptation)和异源性突触可塑性(heterosynapticplasticity)添加到发放率吸引子网络模型(rateattractornetworkmodel)中,从而创建了可以根据对应记忆模式的刺激呈现频率而保持、增强或遗忘的动态记忆...
DeepSparse:利用稀疏性加速神经网络推理
模型优化:与SparseML合作,DeepSparse可以进行模型修剪和量化,以优化神经网络模型。多种模型支持:支持多种计算机视觉和自然语言处理模型,适用于各种任务。多层次API:提供引擎、管道和服务器等多层次的API,以满足不同应用场景的需求。AiBase副业搞钱交流群...
杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议
1.一个整体的认知架构,其中所有模块都是可微分的,并且许多模块是可以训练的(第3节,图2)。2.JEPA和层次化的JEPA:一种用于预测性世界模型的非生成式架构,它学习表示的层次结构(第4.4节和第4.6节,图12和图15)。3.一种非对比性自我监督学习范式,它生成同时具有信息性和可预测性的表示(参见第4.5节及图...