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机器学习|PyTorch简明教程下篇
接着上篇《PyTorch简明教程上篇》，继续学习多层感知机，卷积神经网络和LSTMNet。 1、多层感知机 多层感知机通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，是一个简单的神经网络，也是深度学习的重要基础，具体图如下： import num...
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Nuscenes最新SOTA | DynamicBEV超越PETRv2/BEVDepth！
1. 论文信息 2. 引言 这篇论文介绍了一种新的3D object detection方法，这对于自动驾驶、机器人技术和监控等应用至关重要。传统的3D object detection方法使用鸟瞰视角（BEV）方法，将3D场景简化为2D表示。然而，常...
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独家 | GPT-4、Midjourney之外，谭平创业团队要造一个3D基础模型
前段时间，OpenAI 发布了文生图模型 DALL・E3，生成效果非常惊艳。比如，你可以让它一次画出几十个物体，然后再要求它把这些物体全部放到一个冲浪者的背上: 可以看到，DALL・E3不仅画出了足量的物体，就连冲浪者面对重压时的神情都刻画了出来。 但细心...
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GPT-4、Midjourney之外，谭平创业团队要造一个3D基础模型
前段时间，OpenAI 发布了文生图模型 DALL・E 3，生成效果非常惊艳。比如，你可以让它一次画出几十个物体，然后再要求它把这些物体全部放到一个冲浪者的背上： 可以看到，DALL・E 3 不仅画出了足量的物体，就连冲浪者面对重压时的神情都刻画了...
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像搭乐高一样做数学定理证明题，GPT-3.5证明成功率达新SOTA
背景 作为长链条严格推理的典范，数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准，GSM8K 和 MATH 等数学文字问题（math word problem）数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上，数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例，...
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小模型如何比肩大模型，北理工发布明德大模型MindLLM，小模型潜力巨大
大型语言模型 (LLMs 在各种自然语言任务中展现出了卓越的性能，但是由于训练和推理大参数量模型需要大量的计算资源，导致高昂的成本，将大语言模型应用在专业领域中仍存在诸多现实问题。因此，北理团队先从轻量级别模型入手，最大程度发挥数据和模型的优势，立足更...
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港大等发布GraphGPT：1/50微调参数，准确率提升10倍！无需超长token，LLM也能读懂图结构
图神经网络（Graph Neural Networks）已经成为分析和学习图结构数据的强大框架，推动了社交网络分析、推荐系统和生物网络分析等多个领域的进步。 图神经网络的主要优势在于它们能够捕获图数据中固有的结构信息和依赖关系。利用消息传递和聚合机制，图...
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吃“有毒”数据，大模型反而更听话了！来自港科大&华为诺亚方舟实验室
现在，大模型也学会“吃一堑，长一智”了。 来自香港科技大学和华为诺亚方舟实验室的最新研究发现： 相比于一味规避“有毒”数据，以毒攻毒，干脆给大模型喂点错误文本，再让模型剖析、反思出错的原因，反而能够让模型真正理解“错在哪儿了”，进而避免胡说八道。 具体...
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35年首次证明，NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
【新智元导读】Nature刊登了纽约大学等机构的研究人员在人工智能领域最新突破，证明神经网络具有类似人类语言的泛化性能，再一次印证了AI发展的无限潜力! 35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛...
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35年首次证明！NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。 具体来说，人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化（systematic generalization）」能力，不能对没有经过训练的知识做到「...
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Nature：神经网络“举一反三”能力甚至超人类
神经网络具有类似人的“举一反三”能力，甚至超过人类水平？？？ 最近刊于Nature的一篇论文表示找到了证据。 “举一反三”的能力更专业点叫做系统性泛化能力。像小孩子一样，一旦学会了如何“跳”，他们就可以理解如何“向后跳”、“绕锥体跳过两次”。 要知道...
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数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。 可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要，我们将介绍11个最重要和必须知道的图表，...
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在视觉提示中加入「标记」，微软等让GPT-4V看的更准、分的更细
最近一段时间，我们见证了大型语言模型（LLM）的显著进步。特别是，生成式预训练 Transformer 或 GPT 的发布引领了业界和学术界的多项突破。自 GPT-4发布以来，大型多模态模型 (LMM 引起了研究界越来越多的兴趣，许多工作致力于构建多模态...