
本科经典算法Dijkstra,被证明是普遍最优了:最坏情况性能也最优!
本科经典算法Dijkstra,被证明是普遍最优了:最坏情况性能也最优!时隔近70年,那个用来解决最短路径问题的经典算法——Dijkstra,现在有了新突破:被证明具有普遍最优性(Universal Optimality)。
时隔近70年,那个用来解决最短路径问题的经典算法——Dijkstra,现在有了新突破:被证明具有普遍最优性(Universal Optimality)。
OpenAI 最近发布的 o1 模型在数学、代码生成和长程规划等复杂任务上取得了突破性进展,据业内人士分析披露,其关键技术在于基于强化学习的搜索与学习机制。通过迭代式的自举过程,o1 基于现有大语言模型的强大推理能力,生成合理的推理过程,并将这些推理融入到其强化学习训练过程中。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD,将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中,简化训练的同时,提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral,代码、模型均已开源。
让大模型依靠群体的智能。
虽然数据有限,但AI性能不会停滞不前,我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息,还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上,以提供更多的价值。
大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
量子计算机和经典计算机之间的较量,是永恒的。谷歌最新Nature研究中,证明了随机电路采样可以容忍多大噪声,依旧实现了量子霸权。
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越,被誉为 “神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚・苏茨克维(Ilya Sutskever)在内的诸多人才。
诺贝尔物理学奖公布第二天,争议依然未平息。诺奖官号都被愤怒的网友冲了:AI不是物理学!Hopfield网络和反向传播算法究竟与物理学有何关系?这要从Hinton和Ilya 12年前的那件事说起。
大语言模型市场的整合与差异:大语言模型市场存在整合的趋势。一方面,人工智能发展的基础产业是资本密集型的,市场整合对于大语言模型市场的资本支撑是必要的。另一方面,为尽可能提高算法的泛化能力,单个大语言模型也需要集成多种创新功能。市场集中度的提高使得企业需要进一步考虑大语言模型的差异化。