刚刚,OpenAI震撼发布o1大模型!强化学习突破LLM推理极限
OpenAI表示对这两个模型的API调用并不包含函数调用、流式传输(streaming)、系统支持消息等功能。同样,OpenAI表示正在努力提升这些限制。未来
Excel常用函数公式汇总续:计数类和查找引用类
=SUMPRODUCT((FREQUENCY(IF(S2:S16=S2,ROW(S1:S15)),IF(S2:S16<>S2,ROW(S1:S15)))>1)*1)8.通配符进行包含计数=COUNTIF(W2:W18,"韩*")第七组:查找1.单条件查找=VLOOKUP(E2,A2:C6,3,)2.多条件查找=LOOKUP(1,0/((A9:A13=E9)*(B9:B13=F9)),C9:C13)3.双向查找=INDEX($B$...
Excel中SUMIFS函数使用方法是怎么样的 Excel中SUMIFS函数使用方法...
打开“SUMIFS函数基础应用.xlsx”文件,“数据源”工作表包含了不同日期、不同销售人员在不同城市销售不同商品的销售量和销售额。切换至“结果表”工作表,任务1是要计算出销售人员“周四”的销售量之和,具体操作步骤如下:1.在打开的素材文件中选择C5单元格,单击编辑栏中的插入函数按钮,在弹出的插入函数...
革命性KAN 2.0横空出世,剑指AI科学大一统,MIT原班人马再出神作
可分性:如果说一个函数是可分的,那么它就可以表示为非重叠变量组的函数的和或积。广义对称性:如果f(x1,x2,x3,···)=g(h(x1,x2),x3,···),则这个函数在变量(x1,x2)上是对称的。因为只要h(x1,x2)保持不变,即使x1和x2发生变化,f的值仍然保持不变。将符号公式编译成KAN为了结...
深度学习变天了,MLP成过去式?革命性KAN 2.0横空出世,剑指AI科学...
KAN的论文中都表示,MLP的重要性怎么强调都不为过,因为这是神经网络中用于逼近非线性函数的默认模型,其对函数表达能力的底层逻辑由「通用逼近定理」保证。Transformer和其他架构中常见的FFN本质上就是一个MLP。但由于网络稠密、参数量大,MLP往往占据了模型中几乎所有的非编码层参数。
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论|假说|大脑理论|自组织|...
感知输入的原因包括隐藏状态x(t)、参数θ以及控制随机涨落幅度z(t)和w(t)的精度γ(www.e993.com)2024年9月21日。大脑的内部状态和动作使自由能F(??s,μ)最小化,自由能是感知输入和其原因的概率表示q(θ|μ)的函数。这种表示被称为识别密度(recognitiondensity),由内部状态编码。自由能取决于两个概率密度:识别概率...
这个“神奇”的智能驾驶方案,真相到底如何?
但从《电动汽车观察家》了解到的信息来看,目前业内尚无人做到马斯克所表述的“原教旨主义”端到端,包括特斯拉自己。02有代码的端到端“他们说没有必要不用规则。红绿灯等都是人类现成的规则,没必要通过看别人红灯刹车,才学会刹车。”一位接近特斯拉北美FSD团队的业内人士表示:“所以V12应该是一个大的神经...
通往具身通用智能:如何让机器从自然模态中学习到世界模型? | 追问...
的一大挑战是如何高效地计算出归一化系数(partitionfunction),大脑也不太可能去学习整个高维数据的分布,据此他提出基于能量的模型(energy-basedmodels),即不直接参数化概率分布,而是参数化一个不需要归一化的函数来表达数据间的兼容性(直观上来说就是描述哪些情况可能发生,哪些情况不太可能发生,哪些情况几乎不可能...
ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...
DwarkeshPatel:现在的模型主要有两种学习方式,一种是包含pre-training和post-training的训练阶段,大部分训练计算资源会集中在pre-training上,主要用来处理数万亿的token。但人类很难处理这么庞大的信息量,这显然也不是最高效的学习方式。另一种学习方式是上下文学习,这种方法的样本效率更高,但每次遇到新的上...
干货| 傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系是?为什么要进行...
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度。理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信...