扩散模型=进化算法!生物学大佬用数学揭示本质

同样的概念(分布变换)是许多生成模型的核心:VAE、GAN和扩散模型学习将简单的分布(如标准的高斯分布)转换为更复杂的分布(分布中的样本代表有意义的图像、声音和文本)。另一方面,也可以从进化的角度来看待扩散。在训练过程中,向数据点逐步加入干扰,模型会学习预测这种干扰以逆转该过程。在采样阶段,模型从高斯分布开始...

意识的贝叶斯理论:寻找最小统一模型的综述

WanjaWiese(2020年)提出了“最小统一模型”的概念,作为建立各种意识解释之间共识的框架。在本文中,我将回顾贝叶斯认知科学中关于意识的现有工作。基于这篇综述,我将论证这些内部模型的两个属性——精度和复杂性——实际上构成了至少对贝叶斯认知意识科学的最小统一模型。通过这种方式,这些工作可以被解释为对意识的神经...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

从数学上看,模型空间上似乎应该存在一种信息几何(即距离的概念),用以表达两个模型在信息内容上的差异程度,并且先验应该在相关的拓扑结构中是连续的(即将相似的模型映射到相似的概率上)。信息几何是由距离或散度诱导的[54,55];那么,在模型空间上自然的信息距离或散度是什么?在实践中,实现这一理想目标的方法可能...

给小学数学题加句“废话”,OpenAI o1就翻车了,苹果新论文质疑AI...

这引发了一个问题:这些模型是否真正充分理解了数学概念。因此,如图8a所示,所有测试模型的性能都出现了灾难性的下降,其中Phi-3-mini模型的性能下降超过65%,甚至更强大的模型(如o1-preview)也出现了显著的下降。为了更好地理解这种性能下降,作者进行了另一个实验,结果如图8b和8c所示。了解更多结果,...

大模型“考生”们高考数学普遍不及格,业内解释为何“偏科”

三是多数模型无法理解“本体”“喻体”“暗喻”等语文概念。语言中的一些“潜台词”，大模型尚无法完全理解。而在英语科目上，各大大模型整体表现良好，但部分模型由于不适应题型，在七选五、完形填空等题型得分率较低，同时大模型英语作文普遍存在因超出字数限制而扣分的情况，而人类考生多因为字数不够扣分。大模型数...

阿里千问发布数学模型Qwen2-Math,最好的数学模型出现了?!

随着Qwen2-Math数学模型的推出，它不仅为数学教育和研究领域带来了新的发展机遇，更标志着人工智能技术的进一步融入我们的日常生活(www.e993.com)2024年11月26日。数学模型的出现，其意义远超解决单一深奥数学题目的范畴，它为解题者提供了一种全新的思路和方法，通过展示解题过程，帮助用户逐步深入理解数学概念和原理，从而培养用户的逻辑思维和问题解决...

当AI遇上高考数学题,4个大模型“考生”“成绩单”出炉

大模型在“数学图形识别及图文关系理解”等方面存在短板当大模型应用于教育场景中,除准确性这个核心要求外,如何启发学生思考、对学生进行引导也备受关注。从这个角度看,四个受测大模型均能够做到“不直接给出答案”,而是呈现解题过程,这是有别于传统产品“拍照搜题”之处。

大招憋出来了!OpenAI发布最强推理模型o1真的会思考?

01OpenAI发布了最新推理模型o1,具有卓越的思考和推理能力,重新定义了人工智能的边界。02o1在多个专业领域的基准测试中取得了令人瞩目的成绩,包括在数学和编程竞赛中超越绝大多数人类参赛者的表现。03为此,OpenAI采取了分阶段推广策略,将o1-preview和o1-mini模型推出,并计划在未来向所有ChatGPT的免费用户开放o1-mini的...

DeepMind论文登上Nature:困扰数学家几十年的难题,大模型发现全新解

除了模仿人类说话、写作、写代码,大模型还能用来发现新知识。作为今年AI圈的顶流,大型语言模型(LLM)擅长的是组合概念,并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗?由于LLM已被证明存在「幻觉」问题,即生成与事实不符的信息,因此利用LLM来做可验证的正确发现是一项挑战...

...的数量感知时间;神经网络可以创建自己的地图;MEMO优化大模型...

衡量多模态大模型数学推理能力——WE-MATH基准测试脑科学动态是神经肽而非神经递质,在大脑中编码危险信号Salk研究所的SungHan教授领导的团队发现,神经肽而非神经递质在大脑的恐惧反应和记忆中起主要作用。研究团队开发了两种遗传编码工具:大密度核心小泡(LDCV)的传感器CybSEP2和抑制器NEPLDCV。这些工具能够检测和...