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- 告别繁琐的手动调参，Optuna助您轻松实现超参数优化！
- 在机器学习和深度学习领域，超参数优化是非常重要的。通过精心调整模型的超参数，可以提高模型的性能和泛化能力。然而，手动调整超参数是一项耗时且繁琐的任务，因此自动化超参数优化已成为解决这一问题的常见方法。在Python中，Optuna是一个流行的超参数优化框架，它提供了一种简单而强大的方法来优化模型的超参数。Optuna简介Optuna是一个基于Python的超参数优化框架，它使用了一种称为"SequentialModel-basedOptimization(SMBO)"的方法来搜索超参数空间。Optuna的
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | Python Optuna 超参数优化 101浏览 收藏
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- Llama架构比不上GPT2？神奇token提升10倍记忆？
- 一个7B规模的语言模型LLM能存储多少人类知识？如何量化这一数值？训练时间、模型架构的不同将如何影响这一数值？浮点数压缩quantization、混合专家模型MoE、以及数据质量的差异(百科知识vs网络垃圾)又将对LLM的知识容量产生何种影响？朱泽园（MetaAI）和李远志（MBZUAI）最新研究《语言模型物理学Part3.3：知识的ScalingLaws》用海量实验（50,000条任务，总计4,200,000GPU小时）总结了12条定律，为LLM在不同文件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。作者首先指
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型 数据 184浏览 收藏
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- 日本政府将探讨 AI 法律监管：约束虚假信息传播，监管不力或受罚
- 3月18日消息，据日本共同社报道，日本政府将开始探讨针对大规模人工智能（AI）开发者采取法律监管，拟对未充分完善虚假信息对策等情况设置罚则。日本政府此前对于人工智能等领域的态度是“尊重企业的自主努力”，但由于AI带来虚假信息传播、侵权等多种问题，因而作出判断，认为有必要采取“以AI为直接对象”的有约束力的监管。报道提到，鉴于欧盟（EU）等各国和地区开始针对AI出台具有强制力的监管，日本也开始转变方针。该国将于近期召开专家等组成的“AI战略会议”，该国政府预计将会就采取一定程度监管的必要性提出问题，并有意愿
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 法律监管 117浏览 收藏
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- 探讨：技术如何增强供应链？
- 供应链效率是企业成功的关键组成部分。随着技术的不断进步，其在增强供应链运营方面发挥着关键作用，提供了前所未有的透明度、敏捷性和客户满意度。从利用数据分析更好地预测需求，到利用物联网(IoT)进行实时跟踪，技术在供应链增强中的作用不容低估。本文旨在探讨彻底改变供应链管理的各种技术创新，以及企业如何利用这些进步在全球市场上保持竞争力。数据分析和需求预测将数据分析融入供应链管理中，使企业能够精准地预测未来需求。通过历史销售数据、市场趋势和消费者行为模式的分析，企业可以调整库存水平、优化产品分销策略，并降低持有成
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- AI大模型对神秘学易经有什么用？
- Mistral+Trismegistus-7B是一款由AI驱动的神秘学专用模型。它专为那些对神秘学、玄学和灵性感兴趣的人设计，可提供从古代智慧到现代塔罗牌占卜等各种神秘主题的见解。Mistral和Trismegistus-7B是根据HermesTrismegistus而来的名称，代表着希腊赫尔墨斯神和埃及托特神元素的神秘人物。Mistral7B是代表使用的Mistral7B参量模型。MistralTrismegistus-7B具有以下几个特点：丰富的指令集：模型包含大约10,000个高质量的指令，涵盖了神
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- 谷歌发布“Vlogger”模型：单张图片生成10秒视频
- 谷歌发布了一个新的视频框架：只需要一张你的头像、一段讲话录音，就能得到一个本人栩栩如生的演讲视频。视频时长可变，目前看到的示例最高为10s。可以看到，无论是口型还是面部表情，它都非常自然。如果输入图像囊括整个上半身，它也能配合丰富的手势：网友看完就表示：有了它，以后咱开线上视频会议再也不需要整理好发型、穿好衣服再去了。嗯，拍一张肖像，录好演讲音频就可以（手动狗头）用声音控制肖像生成视频这个框架名叫VLOGGER。它主要基于扩散模型，并包含两部分：一个是随机的人体到3D运动（human-to-3d-moti
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- 人工智能和物联网如何颠覆关键行业
- 人工智能（AI）和物联网（IoT）已经分别推动了制造业和银行业等行业的重大发展，但这两种技术结合起来，在广泛的行业中提供了强大的机会。物联网已经创造了一个由相互连接的设备组成的实时通信网络，已经成为一个价值数十亿美元的产业。据Statista估计，到2024年，它的收入将超过1.3万亿美元。与此同时，自面向消费者的生成式人工智能程序发布以来，人工智能经历了巨大的增长。以下是一些领先行业如何使用这些技术，以及行业领导者如何看待这种使用在未来的发展。保险目前，人工智能在保险领域的作用是提高效率和处理速度。保险
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 物联网 IOT 295浏览 收藏
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- 李彦宏内部讲话谈大模型：闭源才有真正的商业模式
- 4月11日，关于大模型的李彦宏内部讲话流出。在讲话中，李彦宏对大模型的开源闭源路线之争提出了自己的解答。他说，市场上已经有足够多的开源大模型，“不缺我们这一家开源的模型。我们要开源还得自己去维护一套开源的版本，这是不划算的。”他强调关闭源模型在能力上将持续领先，关闭源才能有真正的商业模式，才能聚集人才和算力，同时在成本上也有优势。此外他还针对AI大模型创业发表了看法。他说，既做模型又做应用的“双轮驱动”不是好的模式，AI创业者的核心竞争力不是模型本身，创业者真正的优势应该是在某一个领域的知识、数据。以下为
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- 超强！深度学习Top10算法！
- 自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。那么，你所认为深度学习的top10算法有哪些呢？以下是我心目中深度学习的顶尖算法，它们在创新性、应用价值和影响力方面都占据重要地位。1、深度神经网络（DNN）背景：深度神经网络（DNN）也叫多层感知机，是最普遍的深度学习算法，发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑，直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。DNN是一种神经网络模型，它包含多个隐藏层。在该模型中，每一层将输入传递给下一层，并利用非线性
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 深度学习 335浏览 收藏
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- AI无人商店背后，是上千个印度人通过摄像头看美国人买西蓝花？
- AI无人商店，背后疑似是1000印度人看摄像头：大厂的「拿货即走」没有走通？人们常说，有多少智能，就有多少人工。但是，亚马逊的这个项目，人工含量似乎有点高。这个项目名为“JustWalkOut”。就像它的名称所暗示的那样，你可以进入亚马逊的无人购物商店，选好东西，然后直接走出去，无需排队等待结账。因为，通过与计算机视觉和深度学习算法相结合，JustWalkOut技术能够准确识别你拿取的商品，并完成结算，整个过程非常省心，听起来也很智能。但是，事实可能并非如此。据外媒TheInformation报道，「Ju
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 亚马逊 产业 378浏览 收藏
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- 直接扩展到无限长，谷歌Infini-Transformer终结上下文长度之争
- 不知Gemini1.5Pro是否用到了这项技术。谷歌又放大招了，发布下一代Transformer模型Infini-Transformer。Infini-Transformer引入了一种有效的方法，可以将基于Transformer的大型语言模型(LLM)扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求。使用该技术，研究者成功将一个1B的模型上下文长度提高到100万；应用到8B模型上，模型能处理500K的书籍摘要任务。自2017年开创性研究论文《AttentionisAllYouNeed》问世以来，Transform
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- 智加科技亮相中国电动汽车百人会论坛，以创新技术构建商用车新质生产力
- 2024年3月15日至17日，中国电动汽车百人会论坛（2024）在北京钓鱼台国宾馆召开。智加科技总经理容力博士受邀参与百人会成立十周年理事会特别会议并于“商用车低碳化与智能化的目标与路径”论坛进行主旨演讲。容力博士指出，商用车自动驾驶作为颠覆式创新技术，是新质生产力的重要课题。自动驾驶重卡在物流行业的引入使用，会影响运力结构及产业结构，甚至颠覆运输业态。国务院近期印发了以旧换新方案，提出淘汰老旧升级重卡高能耗限制标准，也为重卡自动驾驶的商业化落地指明了方向。干线物流是万亿级规模的巨大市场，通过自动驾驶技术
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 自动驾驶技术 智加科技 275浏览 收藏
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- 到2028年，人工智能在心理健康市场将达到40亿美元
- 技术进步推动增长：人工智能在心理健康市场的主要驱动力之一是人工智能技术的不断发展。人工智能可以实现个性化干预、早期发现精神健康障碍以及实时疾病监测。通过复杂的算法，人工智能分析大量数据，促进及时干预并改善患者治疗结果。从提供咨询服务的聊天机器人到帮助诊断和治疗患者病症的预测分析，人工智能正在对心理健康领域产生深远的影响。提供咨询服务的聊天机器人通过复杂的算法，能够分析大量数据，帮助患者更好地了解和管理自身情感状态，促进及时的干预和治疗。通过提供在线咨询服务，帮助人们更好地了解自己的心理健康状态，及时发现和
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- AI程序员哪家强？探索Devin、通义灵码和SWE-agent的潜力
- 2022年3月3日，距世界首个AI程序员Devin诞生不足一个月，普林斯顿大学的NLP团队开发了一个开源AI程序员SWE-agent。它利用GPT-4模型在GitHub存储库中自动解决问题。SWE-agent在SWE-bench测试集上的表现与Devin相似，平均耗时93秒，解决了12.29%的问题。SWE-agent通过与专用终端交互，可以打开、搜索文件内容，使用自动语法检查、编辑特定行，以及编写和执行测试。（注：以上内容为原内容微调，但保留了原文中的关键信息，未超过指定字数限制。）SWE-Agent的
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- 基于因果推断的推荐系统：回顾和前瞻
- 本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望。为什么在推荐系统中需要使用因果推断技术？现有的研究工作用因果推断来解决三类问题（参见Gaoetal.的TOIS2023论文CausalInferenceinRecommenderSystems:ASurveyandFutureDirections）：首先，在推荐系统中存在各种各样的偏差（BIAS），因果推断是一种有效去除这些偏差的工具。为了解决数据稀缺性和无法准确估计因果效应的问题，推荐系统可能面临挑战。为了解决这一问题，
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