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大语言模型的「逆转诅咒」，被解开了！这个诅咒在去年9月首次被发现，一时间引起LeCun、Karpathy、马库斯等一众大佬的惊呼。由于风光无两、不可一世的大模型竟存在着“阿克琉斯之踵”：一个在“A是B”上训练的语言模型，并不能正确回答出“B是否A”。比如下面这个例子：在LLM明知道「汤姆·克鲁斯的母亲是MaryLeePfeiffer」的情况下，却无法答出「MaryLeePfeiffer的孩子是汤姆·克鲁斯」。——这可是当时最先进的GPT-4，结果连小孩子都具备的正常逻辑思维，LLM却做不到。基于海量的数据
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真有围剿Google的态势啊！在谷歌昨晚CloudNext大会进行一系列重大发布时，你们都来抢热度：前有OpenAI更新GPT-4Turbo，后有Mistral开源8X22B的超大模型。谷歌内心：南村群童欺我老无力。第二大开源模型：Mixtral8X22B今年1月，MistralAI公布了Mixtral8x7B的技术细节，并推出了Mixtral8x7B–Instruct聊天模型。该模型的性能在人类评估基准上明显超过了GPT-3.5Turbo、Claude-2.1、GeminiPro和Llama
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要不他们可能就跳槽到OpenAI了。全球首富埃隆·马斯克（ElonMusk）创建了xAI，准备与OpenAI、谷歌竞争大模型时，他应与众多科技巨头、初创公司争夺人才。不过，他使用了一些取巧的办法：从自家的特斯拉挖来了几名优秀工程师。这家初创公司的网站显示，上个月，机器学习科学家EthanKnight成为第三位投身xAI的特斯拉工程师。据一位前员工透露，在特斯拉，Knight负责监督特斯拉自动驾驶技术的计算机视觉团队。而在他之前，一些在特斯拉从事超级计算、自动驾驶系统和人工智能基础设施的工作的工程师，也纷纷
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现今，数字化浪潮全球席卷，人工智能技术以其强大的潜力和广泛的应用前景，正引领着新一轮的科技革命。近日，伊克罗德信息与墨奇科技正式宣布双方达成战略合作，双方将围绕生成式AI技术展开，发挥各自的技术优势和资源优势，利用大语言模型LLM、向量数据库构建生成式AI应用解决方案，通过检索增强生成RAG提升性能并降低模型成本，打造企业AI新范式，为企业带来更加智能化、便捷的服务体验。优势互补，共探生成式AI的无限可能墨奇科技副总裁孟卓飞强调，当前我们正面临着生成式AI这一前所未有的时代级机会，它不仅改变着每个人的工作
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作者|汪昊审校|重楼新闻App是人们日常生活中获取信息来源的重要方式。在2010年左右，国外比较火的新闻App包括Zite和Flipboard等，而国内比较火的新闻App主要是四大门户。而随着今日头条为代表的新时代新闻推荐产品的火爆，新闻App进入了全新的时代。而科技公司，不管哪一家，只要掌握了高精尖的新闻推荐算法技术，就基本在技术层面掌握了主动权和话语权。今天，我们来看一篇RecSys2023的最佳长论文提名奖论文——GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedPerson
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强化学习（RL）是一种机器学习方法，它通过代理不断试错来学习。强化学习算法在多个领域得到应用，如游戏、机器人技术和金融领域。RL的目标是发现一种能够最大化预期长期回报的策略。强化学习算法通常被分为两类：基于模型和无模型。基于模型的算法利用环境模型来规划最佳行动路径。这种方法依赖于对环境的准确建模，然后通过模型来预测不同行动的结果。与之相对，无模型的算法则直接从与环境的交互中学习，不需要对环境进行显式建模。这种方法更适用于那些环境模型难以获取或者不准确的情况。在实际相比之下，无模型强化学习算法并不需要对环境
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通俗来说，机器学习模型是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型，例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等，每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时，不同模型之间存在着许多共性，或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数量，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一过程可以直
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论文名称：LimSim++:AClosed-LoopPlatformforDeployingMultimodalLLMsinAutonomousDriving项目主页：https://pjlab-adg.github.io/limsim_plus/仿真器简介随着多模态大语言模型（(M)LLM）在人工智能领域掀起研究热潮，其在自动驾驶技术中的应用逐渐成为关注的焦点。这些模型通过强大的广义理解和逻辑推理能力，为构建安全可靠的自动驾驶系统提供了有力支持。虽然已有闭环仿真平台如HighwayEnv、CARLA和N
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大语言模型潜力被激发——无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。蒙纳士大学、蚂蚁和IBM研究院联合开发了一种通用框架，成功推动了大语言模型跨模态处理序列数据的能力。该框架已经成为一项重要的技术创新。时序预测有益于城市、能源、交通、遥感等典型复杂系统的决策制定。自此，大模型有望彻底改变时序/时空数据挖掘方式。通用大语言模型重编程框架研究团队提出了一个通用框架，将大语言模型轻松用于一般时间序列预测，而无需做任何训练。主要提出两大关键技术：时序输入重编程；提示做前缀。Time-LLM首先
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整理|星璇出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）美图公司最近发布了AI视觉创作工具WHEE，其中新增了AI改图功能，这一功能极大地降低了专业图像编辑的难度，让普通用户也能轻松享受AI创作的乐趣。用户只需进行几个简单步骤，就能轻松消除不需要的元素，将废片转变为宝藏。用户只需涂抹想要修改的画面区域并输入所需的文字，即可完成图像修改，让局部重绘变得更加便捷。众所周知，传统的图像局部重绘通常需要专业的美术技能和熟练的工具操作，这对普通用户来说是一项相当高的门槛。然而，随着AI改图功能的问世，普通用户
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在《一文了解人工智能（AI）》文章中我们介绍了AI可以解决哪些复杂的问题。这些问题无法通过固定的规则进行解决，需要机器根据以往的事例进行比较评估，作出最终的判断。机器需要模仿人类对事物进行学习。人类的学习过程可以拆分为以下几个阶段：感知、记忆、对比和归纳、总结和实践。感知：通过自己的感官（视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉）获取外界的信息，观察和体验周围的环境和发生的事情。除了亲身感受之外，为了更高效的获取信息，人们通过听故事、阅读图书和观看视频来了解曾经发生过的事情。记忆：当我们获取到新信息后，我们会将以后需
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编辑|萝卜皮深度语言模型已经在计算蛋白质工程中展现出最先进的性能，特别是在许多任务中对蛋白质进行表征。最近的研究重点主要在参数计数方面，新模型的容量甚至超过了其所训练数据集的大小。牛津大学的研究人员提出了一种替代方向。他们展示了通过对密码子而非氨基酸序列进行训练的大型语言模型，可以提供高质量的表征。这种模型在各种任务中表现优异，超过了同类最先进的模型。在某些任务中，例如物种识别、蛋白质和转录本丰度预测等，该团队发现，基于密码子训练的语言模型优于所有其他已发布的蛋白质语言模型，包括一些包含超过50倍训练参数
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大模型和AI数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝。大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在LLM这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态……这当中，LLM处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达100万token的能力让不少研究者开始思考，RAG（R
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五年前，很少听说医疗机构将其电子健康记录系统迁移至云端。在一家医疗保健提供商工作时，我将Epic环境迁移至云的早期支持者。尽管云中EHR的发展需要一些时间，但越来越多的医疗保健组织正正在推进迁移。近年来，云提供商和EHR供应商之间的合作有助于提高此类项目的知名度。根据普华永道2023年的一份报告，约81%的医疗保健领导者已在其大部分或全部业务中采用了云。多数医疗保健组织依然处于公有云采用之旅的开始阶段。许多人可能熟悉软件即服务，但当谈到将关键工作负载转移到公共云时，他们仍然是新手。对于那些已经开始云之旅但
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用于患者管理的数字孪生：通过整合个人的虚拟副本，数字孪生可用于预防性医疗保健。这被称为人类数字孪生，融合了遗传、生活方式和环境因素等因素。其范围从代表整个人体到特定的器官。这些数据是从可穿戴传感器、生活方式信息和临床机构收集的。人类数字孪生还允许创建大量患者的数字复制品，从而能够测试不同的药物，以确定对每位患者最有效的治疗方法。项目如“SIMULIA活体心脏”利用数字孪生技术，通过计算机模拟来研究人体和药物之间的相互作用。这种技术使医生能够深入了解心脏复杂的结构，检测与缺血性心脏病(IHD)等疾病相关的事
