-
在定义语言模型时，常常使用基本的分词方法，将句子分为词、子词或字符。子词分词法一直以来都是最流行的选择，因为它在训练效率和处理词汇表外单词的能力之间取得了平衡。然而，一些研究指出了子词分词法的问题，例如对于错别字、拼写和大小写变化以及形态变化的处理缺乏稳健性。因此，在语言模型的设计中需要仔细考虑这些问题，以提高模型的准确性和鲁棒性。因此，一些研究人员选择了一种使用字节序列的方法，即通过原始数据到预测结果的端到端映射，而不进行任何分词。与子词模型相比，基于字节级的语言模型更容易泛化到不同的写作形式和形态变化
-
决策树ID3算法是一种机器学习算法，用于分类和预测。它基于信息增益构建决策树，本文将详细介绍ID3算法的原理、步骤、应用和优缺点。一、ID3算法的基本原理ID3算法是由RossQuinlan在1986年提出的决策树学习算法。它基于熵和信息增益的概念，通过将数据集划分为更小的子集来构建决策树。这个算法的核心思想是通过选择最能降低数据不确定性的属性来进行划分，直到所有数据都属于同一类别。在ID3算法中，信息是指数据的不确定性。为了衡量信息的不确定性，使用了信息熵的概念。信息熵是一个度量数据集中不确定性的指标，
-
智能体也要有“规范手册”！一项名为MetaGPT的研究，通过对智能体角色进行明确分工，并要求多个智能体在协作中采用统一规范的“交流格式”等方法，让智能体性能大增。目前，这项研究在GitHub上已狂揽33.6k星，并在深度学习顶会ICLR2024上被收录为Oral论文。总的来说，MetaGPT是模仿人类的分工协作方式，将各种任务的标准操作流程编码为智能体的“规范手册”，不同角色的智能体负责不同的专业任务。比如产品经理角色可以使用网络搜索工具，而工程师角色可以执行代码：由此多智能体协作完成任务。研究人员为智能
-
Conformer是一种基于自注意力机制的序列模型，它在语音识别、语言建模、机器翻译等任务中取得了出色的表现。与Transformer模型相似，Conformer模型结构也包含了多头自注意力层和前馈神经网络层。然而，Conformer在一些方面进行了改进，使得它更适用于序列建模任务。Conformer模型的一个改进是引入了卷积神经网络层，用于捕捉局部上下文信息。这种结构的引入使得模型能够更好地处理序列中的局部特征，提高了模型的泛化能力。此外，Conformer还引入了一种新的位置编码方式，称为深度可分离卷
-
刚刚开年，钉钉就放出大剂量更新——1月9日，钉钉发布了7.5版本，并全面推出了AI助理产品“AIAgent”。与去年12月发布的7.0版本相比，钉钉7.5进行了大量的界面更新，包括Tab页等。此外，还增加了一些有趣的功能，如电子木鱼和个性化铃声，旨在帮助打工人缓解压力。发布会开始，钉钉总裁叶军（花名：不穷）在一份最新成绩单中宣布了令人瞩目的数据：截至2023年年末，钉钉用户数已达7亿，企业组织数达2500万，软件付费企业数也高达12万。这些数字的不断增长，充分证明了钉钉作为一款领先的企业沟通和协作平台的强
-
全球4G和5G的部署速度比商业服务的推进速度更快，6G预计到2030年也会到来，电信运营商如何以正确姿势迎接未来？目前，全球电信业界都在研究这个问题。其中，AI被认为是一个重要方向。日本NTTDocomo、韩国SK电信等代表公司正在积极推动AI与通信的融合，以寻找新增长空间。据研究机构数据，2021年全球通信AI市场的规模只有12亿美元，到2031年将会增长至388亿美元，年复合增长率41.4%。NTTDocomo积极应用AI技术未来，NTTDocomo准备大力投资云计算AI应用。例如，它展示一项AI服务
-
人工智能(AI)的出现使得机器人具备了自主学习、适应和决策的能力，不再需要人类的干预或预先编程的指令。AI技术赋予了机器人算法，使其能够分析和理解来自环境的数据，并做出相应的行动。这些算法可以被视为类似于人类大脑的功能，能够通过感知信息、寻找模式和产生结果。另外，通过使用语音识别和自然语言处理技术，人工智能(AI)还使得机器人能够与人类和其他机器进行交互。机器人学中的人工智能是一个迷人的领域，融合了两个相互关联的学科，人工智能(AI)和机器人。其旨在创造出能够推理、学习、感知和决策的人工智能机器人名称，这
-
Wasserstein距离，又称为EarthMover'sDistance（EMD），是一种用于度量两个概率分布之间差异的度量方法。相比于传统的KL散度或JS散度，Wasserstein距离考虑了分布之间的结构信息，因此在许多图像处理任务中展现出更好的性能。通过计算两个分布之间的最小运输成本，Wasserstein距离能够测量将一个分布转换为另一个分布所需的最小工作量。这种度量方法能够捕捉到分布之间的几何差异，从而在图像生成、风格迁移等任务中发挥重要作用。因此，Wasserstein距离成为了概率分布比较
-
V社想通了，Steam允许游戏使用AI内容在2023年6月，Steam官方发表了一篇声明，表示他们需要一些时间来研究和了解不断发展的AI技术领域。经过数个月的研究和与游戏开发者的交流，Steam现在决定调整其AI政策，允许上架大多数使用了AI技术的游戏。Steam将在游戏开发者提交游戏内容审查时引入新的AI生成技术披露要求。开发者需要详细描述他们在游戏开发中如何使用预生成内容和实时生成内容的AI技术。Steam将根据这些披露信息对游戏进行审核，并在游戏上架后将大部分披露内容公开展示在商店页面上，让玩家了解
-
写在前面&笔者的个人理解在协作、互联和自动化移动（CCAM）中，智能驾驶车辆对周围环境的感知、建模和分析能力越强，它们就越能意识到并能够理解、做出决策，以及安全高效地执行复杂的驾驶场景。高精（HD）地图以厘米级精度和车道级语义信息表示道路环境，使其成为智能移动系统的核心组件，也是CCAM技术的关键推动者。这些地图为自动化车辆提供了了解周围环境的强大优势。高精地图也被视为隐藏的或虚拟的传感器，因为它汇集了来自物理传感器的知识（地图），即激光雷达、相机、GPS和IMU，以建立道路环境的模型。高精地图正
-
作者|刘悦睿编辑|红菜苔了解分子与代谢路径关系，关键于研发药物。西南交通大学杨燕/江永全团队最近开发了一种名为MSGNN的多尺度图神经网络框架，用于将化合物与代谢路径相关联。该框架由特征编码器、子图编码器和全局特征处理器组成，分别学习原子特征、子结构特征和全局分子特征。这三个尺度的特征提供了更全面的信息，使模型能够更好地理解化合物和代谢路径之间的关系。该框架在KEGG代谢路径数据集上的表现优于现有方法，Accuracy、Precision、Recall、F1分别达到98.17%、94.18%、94.43%
-
大型语言模型（LLM）具有生成流畅和连贯文本的能力，为人工智能的对话、创造性写作等领域带来了新的前景。然而，LLM也存在一些关键局限。首先，它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，缺乏对世界的真正理解。其次，推理能力有限，不能进行逻辑推理或从多个数据源融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，LLM的回答可能变得荒谬或矛盾，被称为“幻觉”。因此，尽管LLM在某些方面非常有用，但在处理复杂问题和真实世界情境时，仍存在一定的局限性。为了弥补这些差距，近年来出现了检索增强生成（RAG）系统，其核心思想是通过从外部
-
大模型知识图嵌入是通过深度学习模型将知识图中的实体和关系表示为低维连续的空间，这样可以方便计算实体之间的相似性、关系的强度以及进行其他推理任务。知识图嵌入的目标是将知识图中的实体和关系映射到连续的支撑空间，以便更好地表示它们的特征。这种嵌入技术能够提供更有效的知识表示和处理方式，从而为知识图的应用提供更好的基础。大模型知识图嵌入的应用大模型知识图嵌入广泛应用于推荐、自然语言处理、信息检索和图谱分析等领域。1.推荐系统知识图嵌入被广泛应用于推荐系统，以提高推荐的准确性和个性化程度。通过将用户、物品和行为交互
-
评估新语言模型的方法有多种，其中一些是基于人类专家的评估，而其他一些则基于自动化评估。这些方法各有优缺点。本文将重点介绍基于自动化评估的困惑度方法。困惑度（Perplexity）是一种用于评估语言模型质量的指标。它衡量了一个语言模型在给定一组数据时的预测能力。困惑度的值越小，表示模型的预测能力越好。这个指标常被用于评估自然语言处理模型，以衡量模型在给定文本中预测下一个单词的能力。更低的困惑度表示更好的模型性能。在自然语言处理中，语言模型的目的是预测一个序列中下一个单词的出现概率。给定一个单词序列w_1,w
-
无人装载机器人、AI绘画体验活动、虚拟口语教练、元宇宙活动平台……在2023世界人工智能大会（WAIC）上，网易多款人工智能大模型落地产品首次亮相，集中展示了在人工智能基础设施层、引擎层、平台层、模型层、应用层的领先创新成果。今年以来，网易坚持实用主义，快速推进AI大模型在游戏、教育、工业、音乐等关键产业场景的落地。在工业领域，网易伏羲基于AOP理论思想及自研工业大模型，推出了国内首台无人装载机器人和挖掘机器人。这些机器人可以参与到矿山、铁路等一线场景的建设工作。在游戏领域，AI技术极大地提高了关键环节的
