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探秘Python神器：eli5模块如何解读机器学习模型的预测结果？

在Python编程领域，有时候我们会遇到一些复杂的代码或者算法，很难理解其中的逻辑和原理。为了帮助我们更好地理解代码背后的运行机制，ELI5模块应运而生。ELI5模块是一个Python库，可以解释机器学习模型的预测结果。帮助我们理解模型是如何做出决策的。通过ELI5模块，我们可以使用解释器学习模型来了解模型的预测结果。该模块提供了一种简洁的方式，解释模型对特定样本的决策。ELI5模块的工作原理是通过对特征的重要性进行排序和可视化，帮助我们理解模型是如在本文中，我们将探讨eli5模块在不同场景下的应用，并通

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | Python 机器学习 eli5模块 451浏览收藏
马斯克Ilya私密邮件被Claude破译，OpenAI打码信息公开，谷歌很受伤

OpenAI和马斯克争得不可开交，却无意间揭示了Claude3的新技能。因为网友吃瓜的心可不只用在了事情本身，就连邮件里打码的部分写了什么，也成了热点话题。于是，有AI博主发布了自己用Claude3破译出的结果，帖子阅读量超过了63万。在这场“谜语游戏”中，Claude3首先揭晓的，也是网友们讨论最多的，是这样一句话：不幸的是，人类的未来掌握在【？】手中通过分析打码部分的长度，Claude很快给出了第一个版本的答案——Google。△加框部分为Claude破译内容但眼尖的网友很快发现，“Google”一词

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型智能 303浏览收藏
Gemini一眼识破Sora视频是AI生成？百万token上下文能力碾压GPT-4

当谷歌Gemini1.5，遇上抢了它头条的「罪魁祸首」Sora会怎么样？这两天，拿到内测资格的AI圈大佬们，纷纷给广大网友来了一波在线测试。这不，GaborCselle就让Gemini1.5去分析了那个著名的樱花雪景视频。对此，Gemini1.5给出的评价是：视频展示了一条被雪覆盖的日本街道，樱花盛开的场景，但一些明显的问题暗示着可能是由人工智能制作的。首先，尽管雪下得非常大，樱花却依然绽放。通常，樱花在春季开放，那时天气温暖，不会有雪。其次，雪以一种过于规律的方式落下，这与现实中雪的降落方式不符。再者，

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型数据 237浏览收藏
AI颠覆数学研究！菲尔兹奖得主、华裔数学家领衔11篇顶刊论文｜陶哲轩转赞

AI，的确正在改变数学。最近，一直十分关注这个议题的陶哲轩，转发了最近一期的《美国数学学会通报》（BulletinoftheAmericanMathematicalSociety）。围绕「机器会改变数学吗？」这个话题，众多数学家发表了自己的观点，全程火花四射，内容硬核，精彩纷呈。作者阵容强大，包括菲尔兹奖得主AkshayVenkatesh、华裔数学家郑乐隽、纽大计算机科学家ErnestDavis等多位业界知名学者。AI的世界已经发生了天翻地覆的变化，要知道，其中很多文章是在一年前提交的，而在这一年内，AI

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型数学 310浏览收藏
3D城市自动生成方案升级，腾讯GiiNEX游戏AI引擎正式亮相

2024年3月20日，腾讯在全球游戏开发者大会（GDC）上发布了自主研发的游戏AI引擎——GiiNEX。该引擎基于生成式AI和决策AI技术，旨在为游戏的整个生命周期提供多样化的AI解决方案。这一举措显示了腾讯在游戏领域持续投入和创新的决心，将为游戏开发者提供更多工具和资源，帮助他们设计和开发更具创意和智能的游戏作品。随着人工智能技术的不断发展，GiiNEX的推出借助大模型等生成式AI技术，GiiNEX面向AINPC、场景制作、内容生成等场景，提供了包括2D图像、动画、3D城市、剧情、对话、关卡以及音乐等多

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 360浏览收藏
用MoE横扫99个子任务！浙大等提出全新通用机器人策略GeRM

多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而，当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制。这篇论文提出了GeRM（通用机器人模型），研究人员利用离线强化学习来优化数据利用策略，从演示和次优数据中学习，从而超越了人类演示的局限性。作者：宋文轩，赵晗，丁鹏翔，崔灿，吕尚可，范亚凝，王东林单位：西湖大学、浙江大学论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.13358项目地址：https://songwxuan.github.io/GeRM/之后采用基于Transfor

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 模型 405浏览收藏
大数据 AI 一体化解读

一、AI的“iPhone”时刻在过去的一年中，大模型的发展非常迅速，算力和数据的堆叠使模型具备了一些通用的构造和回答问题的能力，引领人们进入了一直梦想的人工智能阶段。举个例子，在与大语言模型聊天时，会感觉面对的不是一个生硬的机器人，而是一个有血有肉的人。它为我们开启了更多的想象空间。原来的人机交互，需要通过键盘鼠标，通过一些格式化的方式告诉机器我们的指令。而现在，人们可以通过语言来与计算机交互，机器能够理解我们的意思，并做出回应。为了跟上潮流，许多科技公司开始专注于大型模型的研究。2023年被认为是人工智

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 大数据数据分析 AI 一体化 484浏览收藏
新加坡国立大学 | 通过语言分割任何3D目标

写在前面&笔者的个人理解本文研究了具有自由形式语言指令的开放词汇3D实例分割（OV-3DIS）。先前的作品只依赖于注释的基本类别进行训练，对看不见的长尾类别的泛化能力有限。最近的工作通过生成类无关码或将广义Mask从2D投影到3D来缓解对新类别的差异可泛化性，但忽略语义信息或几何信息，导致次优性能。相反，直接从3D点云生成可推广但与语义相关的Mask将产生更好的结果。在本文中，我们介绍了利用LanguagE分割任意3D目标（SOLE），这是一种具有语义和几何意识的视觉语言学习框架，通过直接从3D点

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型框架 329浏览收藏
生成式AI即将进入交通运输行业，你准备好了吗？

交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。过时的政府政策导致效率低下，传统的技术方法虽在特定地区取得了渐进式发展，但仍未实现广泛转变。这在一定程度上源自交通运输行业的固有局限，同时在很大程度上也受到公众观点及行为模式转变带来的冲击。整个交通运输行业当前可谓是一团乱麻——从兴奋到沮丧，再由便捷到成本，竟让人不知该如何下手。因此，引导政策变化与技术进步已经构成

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能交通运输可视化 208浏览收藏
到2028年，人工智能文本生成器市场将达到10亿美元

流程自动化需求:在追求效率的时代，各行各业的企业越来越多地转向人工智能文本生成器来简化运营。这些系统提供的自动化功能不仅可以节省时间和资源，还可以降低人为错误的风险。特别是在内容生成器中，人工智能文本生成器是无价的资产，可以毫不费力地生成与伦比的速度和准确性所述的评论和销售文案。跨行业应用:人工智能文本生成器的多功能性是无限的，它超越了行业壁垒，迎合了无数垂直领域的需求。从金融到医疗保健，从教育到酒店，组织都在利用这些工具来生产培训数据集，简化沟通并优化工作流程。无论是生成医疗报告、起草法律文件，还是编写

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 209浏览收藏
人工智能如何使计算更简单?

人工智能（AI）和机器学习（ML）在我们的日常生活中变得越来越普遍，但我们往往并没有意识到。这些技术简化了计算的各个方面，使其更加高效、易于访问且用户友好。人工智能的简化和集成Gerry和Wolf提出的智能“简单与力量”（SP）理论是一个致力于人工智能开发的研究项目。SP理论不是专注于人工智能的单一领域，例如推理或计算机视觉，而是旨在开发一个适用于多个人工智能学科的框架。通过简化和整合个人智能、主流计算、数学、人类学习、感知和认知的观察和概念，SP理论成功地创造了一个统一的框架来表达各种知识和智能。人工智

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能机器学习自动化流程 157浏览收藏
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差？域适应策略给解决了

第一个针对「SegmentAnything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR2024接收。引言大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过PromptEngineer来进行zero/few图像分割。其中，SegmentAnythingModel（SAM）是最先进的图像分割基础模型。图SAM在多个下游任务上表现不佳但是最近的研究表明，SAM在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性，例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 工程 392浏览收藏
如何通过流程优化创造最大商业价值

通过改进主要流程，每年可以为企业节省数百万美元，不仅可以改善现金流，还能带来其他诸多好处，如提高合规性、增强与客户、员工和候选人的互动等。然而，要注意的是，对于跨复杂公司系统的流程优化，很容易陷入困难，可能会导致优化计划的停滞或者无法完全实现其价值。通过遵循最有效的步骤进行可操作的流程转换，企业可以从其流程优化工作中获得最佳结果。对于计划利用人工智能和自动化来优化流程的组织而言，遵守最佳实践尤为关键。尽管AI驱动的自动化可以简化流程，但如果解决方案设计不当或部署缺乏规划和执行，相同的技术可能导致问题变得更

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI 自动化 102浏览收藏
实施稳健的AI治理以实现数据民主化

GenAI的出现加快了人们释放数据潜力的步伐，为获取新见解和更佳决策提供了机会。然而，要实现更广泛的数据访问，需要一种完善的数据治理策略。那些能够在数据民主化和严格数据治理之间取得平衡的企业，将通过释放独特的数据驱动洞察力而在市场上脱颖而出。根据Gartner的数据，到2026年，超过80%的企业将使用GenAIAPI和模型，或在生产中部署启用GenAI的应用程序，而去年这一比例不到5%。GenAI的自然语言界面允许非技术用户，从部门负责人到一线工作人员，更轻松地访问和使用数据。这在获取信息和技能方面创造

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI 219浏览收藏
阿里7B多模态文档理解大模型拿下新SOTA

多模态文档理解能力新SOTA！阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl1.5，针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战，提出了一系列解决方案。话不多说，先来看效果。复杂结构的图表一键识别转换为Markdown格式：不同样式的图表都可以：更细节的文字识别和定位也能轻松搞定：还能对文档理解给出详细解释：要知道，“文档理解”目前是大语言模型实现落地的一个重要场景，市面上有很多辅助文档阅读的产品，有的主要通过OCR系统进行文字识别，配合LLM进行文字理解可以达到

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 开源 AI 数据 269浏览收藏

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