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                              - 算力就这么点,如何提升语言模型性能?谷歌想了个新点子
- 近年来,语言模型(LM)在自然语言处理(NLP)研究中变得更加突出,在实践中也越来越有影响力。一般来说,扩大模型的规模已被证明可以提升在一系列NLP任务中的性能。不过,扩大模型规模的挑战也是显而易见的:训练新的、更大的模型需要大量的计算资源。此外,新的模型往往是从头开始训练的,无法利用以前的模型的训练权重。对于这个问题,谷歌的研究人员探讨了两种互补的方法,在不额外消耗大量计算资源的情况下,大幅提高现有语言模型的性能。首先,在 「Transcending Scaling Laws with 0.1
- 人工智能 . 科技周边 1586 2023-04-13 14:01:09
 
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                              - 速揽2500星,Andrej Karpathy重写了一份minGPT库
- 作为人工智能领域「暴力美学」的代表作,GPT 可谓是出尽风头,从诞生之初的 GPT 1.17 亿参数,一路狂飙到 GPT-3 1750 亿参数。随着 GPT-3 的发布,OpenAI 向社区开放了商业 API,鼓励大家使用 GPT-3 尝试更多的实验。然而,API 的使用需要申请,而且你的申请很有可能石沉大海。为了让资源有限的研究者也能体验一把玩大模型的乐趣,前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 基于 PyTorch,仅用 300 行左右的代码就写出了一个小型 GPT 训练库,
- 人工智能 . 科技周边 1328 2023-04-13 14:01:06
 
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                              - 清北联合出品!一篇Survey整明白「Transformer+强化学习」的来龙去脉
- Transformer模型自发布后,很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域,但由于RL本身的特性,例如需要进行独特的特征、架构设计等,当前Transformer与强化学习的结合并不顺利,其发展路线也缺乏相关论文进行贯穿性地总结。最近来自清华大学、北京大学、腾讯的研究人员联手发表了一篇关于Transformer与强化学习结合的调研论文,系统性地回顾了在强化学习中使用Transformer的动机和发展历程。论文
- 人工智能 . 科技周边 1406 2023-04-13 14:01:03
 
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                              - 不能飞的风火轮!用AI造出世界最快的鞋子,时速最高11公里
- 对于每天奔波于上班与回家路上的小伙伴来说,要是有双速度超级快的鞋子就好了。这不,你们希望的鞋子研发出来了,不同于以往的鞋子,这是一款科技满满的鞋子。一家位于美国宾州匹兹堡、由华人主导的「机器人与工程」新创团队 Shift Robotics 推出了一款名为「月球漫步者」(Moonwalkers)的鞋子,并声称这是世界上最快的鞋子,它可以让你以跑步的速度行走。穿上它,步行速度能够提高 250%,在不到一半的时间内让你到达目的地。别小看这款鞋子,它可是结合了人工智能和机器学习的产品。「月球漫步者」的核
- 人工智能 . 科技周边 1803 2023-04-13 13:49:07
 
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                              - MIT研究人员利用AI来帮助自动驾驶汽车避免在红灯前空转
- 如果驾驶者可以精确地安排他们的行程从而使他们每次都能直接通过红绿灯会怎么样呢?虽然这可能只是人类司机在特别幸运的情况下发生,但它可以也由使用AI控制其速度的自主车辆更稳定地实现。在一项新研究中,麻省理工学院(MIT)的科学家们展示了一种机器学习的方法。该方法可以学习控制一队自主车辆,当它们接近并通过一个有信号灯的十字路口时能够保持交通顺畅。根据模拟结果,他们的方法可以减少燃料消耗和排放,与此同时还能提高平均车速。如果道路上的所有汽车都是自主的,那么该技术就会得到最好的结果,但即使只有25%的汽车
- 人工智能 . 科技周边 1385 2023-04-13 13:43:07
 
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                              - 基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络?
- 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.15508代码地址:https://github.com/squareRoot3/Rethinking-Anomaly-Detection面向结构化图数据的异常检测:背景与挑战异常检测是数据挖掘的经典任务之一。分析异常数据有助于企业或用户理解其背后的形成机制,从而做出相应决策,避免损失。随着网络发展,面向结构化数据的异常检测,即图异常检测,受到越来越多关注。图异常检测具体可定义为:寻找图上的少部分对象(节点、边、子图等),它们与其余
- 人工智能 . 科技周边 1552 2023-04-13 13:43:03
 
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                              - 尘埃落定:马斯克440亿美元入主推特,原CEO、CFO已被开
- 经过了长达六个月的交易纠纷,刚刚,伊隆 · 马斯克完成了对推特的 440 亿美元收购。从今天开始,推特姓「马」。就在几个小时前,CNBC 记者 David Faber 透露,伊隆 · 马斯克已经正式入主推特。消息人士称,Twitter CEO Parag Agrawal 和财务主管 Ned Segal 已离开公司旧金山总部,不会再回来。据报道,法律政策、信任和安全负责人 Vijaya Gadde 也被解雇。一封信想必很多人都看过这个名场面了——本周四,马斯克带着一个水槽抵达推特总部,并在推特上放
- 人工智能 . 科技周边 1667 2023-04-13 13:40:03
 
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                              - 智慧城市即将到来:人工智能和物联网如何改变城市生活
- 随着世界各地的城市变得更加拥挤和复杂,对创新、高效解决方案的需求从未如此强烈。 智慧城市——曾经感觉像是一个未来主义的白日梦——正在成为一个答案,它利用先进的技术来优化基础设施、服务和资源。对于那些好奇是什么让城市真正智能的人来说,看看人工智能(AI)和物联网(IoT)这对强大的组合就知道了。这种创新技术的结合正在改变我们的生活方式以及与城市环境的互动方式。作为一家与全球各地的市政当局和组织密切合作的公司的创始人——从台湾到墨西哥再到菲律宾——我有机会亲眼目睹这些技术在合作时的强大。以人工智能和
- 人工智能 . 科技周边 1016 2023-04-13 13:37:03
 
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                              - 为何军事人工智能初创公司近年来备受追捧
- 俄乌冲突爆发 2 周后,数据分析公司 Palantir 的首席执行官亚历山大·卡普 (Alexander Karp) 向欧洲领导人提出了一项建议。在公开信中,他表示欧洲人应该在硅谷的帮助下实现武器现代化。Karp 写道,为了让欧洲“保持足够强大以战胜外国占领的威胁”,各国需要拥抱“技术与国家之间的关系,以及寻求摆脱根深蒂固的承包商控制的破坏性公司与联邦政府部门之间的资金关系”。而军队已经开始响应这项号召。北约于 6 月 30 日宣布,它正在创建一个 10 亿美元的创新基金,将投资于早期创业公司和
- 人工智能 . 科技周边 1202 2023-04-13 13:34:03
 
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                              - 2022年人工智能机器人的五大趋势
- 近年来,机器人技术取得了巨大的进步。机器人流程自动化等领域正在越来越多的企业中应用。需要RPA软件将企业流程与机器人的行动和人工智能输入相结合。RPA软件可自动执行重复性、劳动密集型和耗时的任务,最大限度地减少或消除人工参与,从而在整个工厂中推动更快、更有效的流程。RPA专家可以编程并运行机器人来执行这些任务,而不是在制造工厂里有几十个工人。通常,需要另一个人来服务、维护和维修硬件。但人工智能正在将RPA的功能提升到越来越高的水平。以下是人工智能机器人领域的一些顶级趋势:RPA和人工智能最新趋势
- 人工智能 . 科技周边 1426 2023-04-13 13:28:06
 
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                              - 突破财务转型挑战,UiPath深度释放蔡司智能制造新潜能
- 在激烈的市场竞争背景下,蔡司中国不断加强数字化创新与能力重塑,强化数字赋能,以自动化技术为基础,以重点应用场景为突破口,积极实现数字员工的深度自动化,勇于尝试新技术,加速企业的数字化进程。如今,受数字化、全球化、人口发展、医疗保健体系和气候变化等因素的影响,“创新与转型”已成为了众多行业及企业的必选项之一。蔡司于1957年进入中国,目前蔡司集团在大中华区覆盖半导体制造技术、工业质量解决方案、研究显微镜解决方案、医疗技术、视力保健和消费者光学所有业务领域,中国区也是蔡司集团快速增长的市场之一。蔡司
- 人工智能 . 科技周边 1317 2023-04-13 13:28:03
 
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                              - 2023 CES:索尼、高通造车热情,欧美出行科技狂欢
- 一年一度的CES(国际消费类电子产品展览会)又来了,同前几年一样,概念车以及与电动汽车和自动驾驶相关的汽车技术依然是2023 CES上的重头戏。在去年的CES,索尼等科技巨头跨界入局汽车领域的风潮引发公众的热烈关注。而在今年的CES展会上,不仅有此前这些跨界「玩家」带来的最新技术成果,还涌入了更多「后浪」,其中不乏下场造车的Tier 1和「新Tier1」。索尼、本田推出AFEELA,2025年开启预售在本届CES展上,索尼和本田的合资企业索尼本田移动公司(Sony Honda Mobility
- 人工智能 . 科技周边 1352 2023-04-13 13:22:06
 
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                              - 帕累托排序学习:基于推荐系统公平性的排序学习
- 作者 | 汪昊审校 | 孙淑娟推荐系统公平性是 2017 年以来爆火的人工智能研究领域。知名的人工智能公司比如 Twitter, Google, IBM和百度,都创立了人工智能伦理团队或研发了人工智能伦理产品。然而让人遗憾的是,人工智能伦理研究在国内起步较晚,跟国外相比,目前仍然存在着一定差距。排序学习是在 2010 年左右爆发的机器学习技术,在推荐系统和信息检索领域都得到了广泛的应用。在最近几年,排序学习成为了热门的人工智能伦理研究算法基准。本文将要介绍的是 2022 年在国际学术会议 CI
- 人工智能 . 科技周边 1699 2023-04-13 13:22:03
 
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                              - ChatGPT之后性能怪兽来了?马库斯7大「黑暗」预测:GPT-4带不来AGI
- 2022年接近尾声之际,OpenAI发布了名为ChatGPT的聊天机器人,迅速走红网络。发布后不到两周,已有超过一百万人注册在线试用。用户只要输入文本,就能立即得到一段段的不可思议的文章、故事和诗歌。它的文笔很好,以至于有些人用它在Tinder上写约会的开场白(「你介意我坐这里吗?你做臀冲的样子让我的腿有点发软。」)不仅如此,令世界各地的教育工作者相当震惊的是,学生们开始使用ChatGPT来撰写学期论文。还有一些人正在使用它来尝试重塑搜索引擎。一时之间,全世界都在讨论ChatGPT的神奇。尽管如
- 人工智能 . 科技周边 1114 2023-04-13 13:13:03
 
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                              - 时间序列机器学习数据集的非常规拆分技术
- 确保机器学习模型在未知环境中泛化的一种尝试是拆分数据。这可以通过多种方式实现,从3-way(训练、测试、评估)拆分到交叉验证的k拆分。其基本原理是,通过在数据子集上训练机器学习模型,并在未知数据上进行评估,可以更好地推理模型在训练中是否存在欠拟合或过拟合。对于大多数工作来说,简单的3-way就足够了。在现实生产中,拆分方式往往需要更复杂的方法来确保泛化问题。这些拆分更加复杂,因为它们源自实际数据,而不是普通拆分方法所基于的数据结构。这篇文章试图讲解一些在机器学习开发中拆分数据的非常规方法,以及它
- 人工智能 . 科技周边 1823 2023-04-13 13:10:07
 
 
                        PHP讨论组
组员:3305人话题:1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是
 
                 
  
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                         
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                

 
                        
                       
                        
                      

