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在AI最火热的时候,AI大牛写了本小说

在AI最火热的时候,AI大牛写了本小说

在AI最火热的时候,AI大牛写了本小说

“在AI最火热的时候,我写了本小说。”

来自主题: AI资讯
11284 点击    2024-08-23 18:16
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。

来自主题: AI技术研报
9525 点击    2024-08-23 18:10
国内首个自研MoE多模态大模型,揭秘腾讯混元多模态理解

国内首个自研MoE多模态大模型,揭秘腾讯混元多模态理解

国内首个自研MoE多模态大模型,揭秘腾讯混元多模态理解

以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。

来自主题: AI资讯
11118 点击    2024-08-23 17:27
LLM蒸馏到GNN,性能提升6.2%!Emory提出大模型蒸馏到文本图|CIKM 2024

LLM蒸馏到GNN,性能提升6.2%!Emory提出大模型蒸馏到文本图|CIKM 2024

LLM蒸馏到GNN,性能提升6.2%!Emory提出大模型蒸馏到文本图|CIKM 2024

Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。

来自主题: AI技术研报
12176 点击    2024-08-23 16:35
GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊!LLM全面进军生物学,AlphaFold被「偷家」?

GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊!LLM全面进军生物学,AlphaFold被「偷家」?

GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊!LLM全面进军生物学,AlphaFold被「偷家」?

距离GPT-4首次发布已经过去了将近一年半的时间,Nature最近发表的一篇报告却探索出了这个「过气」模型的新用途——氨基酸和蛋白质的结构建模。

来自主题: AI技术研报
8846 点击    2024-08-23 16:28