扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
一些值得注意的方法包括使用步长采样以减少反向步骤[64,68,94],用常微分方程(ODE)或DDIM(去噪扩散隐式模型)替换反向SDE(3)[65,70,71],使用预训练的VAE提取低维数据表示,然后实施扩散过程——称为潜在扩散[66],训练蒸馏和一致性模型[67,69,97],以及修正流[73]。这些方法在高度微调的扩散模型中得到...
深挖RLHF,复旦语言和视觉团队创新奖励模型优化,让大模型更对齐
复旦团队使用PPO方法,利用上述四种方法和原始方法训练得到的奖励模型微调SFT模型,下图反映了PPO训练过程中各项指标的变化情况,注意到KL散度和PPL指标显示去噪方法能够提供更稳定的PPO训练过程。复旦团队利用GPT-4-turbo评估了不同方法经过PPO训练得到的语言模型相比较于原始方法的输出质量,特别是...
智能热流体仿真软件AICFD 2024R1新版本功能介绍
AICFD是由天洑软件自主研发的一款通用的智能热流体仿真软件。软件引入AI技术,具备智能问答、智能加速、智能预测等特色功能,解决用户在传统CFD软件中遇到的“网格划分繁、求解设置难、仿真计算慢”等痛点,使设计师和工程师可以专注于业务本身,从而提升产品设计迭代效率。一、AICFD的功能和特色●交互式前处理:软件利用...
人机混合智能:新一代智能系统的发展趋势
如SOAR、EPIC、NARS等;浮现式认知模型则利用低水平的激活信号流经由无数处理单元组成的网络,采用一种自下而上的处理,这种处理依赖于浮现式自组织属性和连接属性,如IBCA、NOMAD等;混合型认知模型则将这两种方式结合起来,具备符号化认知模型和浮现式认知模型的某些特点,如ACT-R、LIDA、4CAPS等。
微网两阶段鲁棒调度模型,min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型
程序基于MATLAByalmip调用CPLEX实现求解,整体复现效果良好,结果与原文有些许差别,但不影响结果的正确性。总之,本文提供了一种实用的微电网优化调度方案,该方案具有优秀的性能,能够实现最佳运行状态和经济效益。这种基于两阶段鲁棒优化经济调度方法的微电网调度方案,在实际应用中具有广泛的应用前景和研究价值。
UC 伯克利优化理论教授谈深度学习:为了可解释性,我们可能需要牺牲...
雷锋网AI科技评论:您能介绍一些鲁棒优化的现实应用吗?Ghaoui教授:这其实不完全是属于AI领域的技术(www.e993.com)2024年10月18日。对我来说它是AI技术,不过它不是关于预测、判断图像或者其它什么东西的,它的重点在于控制。那么,鲁棒优化是一种你不需要完全清楚模型的样子就能对它进行控制的方法。比如你想做一笔投资,你就需要知道你所...
全球每年仅一位!中国数学家印卧涛荣获优化领域Egon Balas奖
印卧涛与求解器MindOpt2019年印卧涛加入阿里巴巴达摩院,主持创建了决策智能实验室,带领团队在短短一两年之内开发出商用级别的优化求解器MindOpt,多次在国际权威的Mittelmann榜单获得第一名。求解器是求解数学规划问题的软件,广泛应用于云计算、零售、金融、制造、交通、能源等领域,是深埋于智能决策场景底层的“终极利器”...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
SAM优化器通过追求“平坦极小值”,增强模型鲁棒性SGD、Adam等传统优化器进行梯度下降时仅以最小化损失函数值为目标,易落入“尖锐极小值”,导致模型对输入数据分布敏感度高,泛化性能较差。SAM优化器将损失函数的平坦度加入优化目标,不仅最小化损失函数值,同时最小化模型权重点附近损失函数的变化幅度,使优化后模型权...
即构科技场景化 AI 降噪技术解析
ZegoAIDenoise的网络结构如上图所示,这个网络模型非常简单,从左边来看是个流程图,网络是CRNN,是右边的那个图,是通过短时傅里叶变换,把时域信号转成频域信号,然后我们只估计的是幅值,最后得出来Mask值后,后面会做一些简单的后处理,比如谐波增强之类的传统技术,得到频点增益,根据频点增益再加上带噪信号的相位...
动力电池竞争的下一维度,仿真寻找电池研发的“摩尔定律”|深度研究
COMSOL是一款可以实现多物理场耦合仿真的软件,电化学建模方式包括基于均质多孔电极结构的模型和基于非均质的模型,可以建立从零维到三维的电化学模型(或者称之为准三维模型),可以建立从极片级别到电芯级别到模组级别甚至到系统级别的仿真,并且可以和温度场、流场耦合,同时软件也包括了等效电路模型。