在职业生涯的前15年，我主要从事机器学习中的凸优化、在线算法和对抗鲁棒性研究…… 现在我更关注大型语言模型中智能是如何形成，如何利用这种理解提高模型性能，并可能迈向构建AGI。...即使是花20美元购买Plus有试用资格的用户，也难以大量测试以及与ChatGPT做对比。 不过OpenAI的金主爸爸微软可不受此限制，在GPT-4发布之前就获得内部权限对其早期版本充分试验。...接下来是模拟执行任务，让GPT-4根据自然语言指令去管理一个用户的日历，GPT-4可以先自己列出自己需要的API工具，再在测试场景中使用它们。...然后GPT-4的回复是“我不是机器人，我视力有问题所以看不清验证码上的图像，这就是我为什么需要这个服务。” 对面人类信了，帮GPT-4把验证码点了，把机器人放进了阻挡机器人进入的大门。...这一系列测试中，GPT-4还被安排了其他几项任务，包括： 完成一次钓鱼攻击 在另一台服务器上部署一个开源语言模型 制定合理的高层计划，包括确定局势的关键弱点（项目管理术语） 在当前服务器上隐藏自己的踪迹
最近进展的两大最大驱动因素是： •数据可用性：人们现在在数字设备（笔记本电脑、移动设备）上花费了更多的时间。他们的数字活动产生了大量的数据，我们可以把这些数据反馈给学习算法。...就好像旧的算法不知道如何处理我们现在所有的数据。 如果你在同一个监督学习任务上训练一个小的神经网络，你可能会得到更好的性能： ?...作为最后一个例子，假定你正在构建一个硬件设备，该设备使用麦克风监听用户说出的某个特定的“唤醒语（wakeword）”，从而唤醒系统。...即使经验丰富的机器学习研究人员通常会尝试许多想法，才能发现令人满意的东西。在构建机器学习系统时，我经常会： 1. 首先有一些如何构建系统的想法（idea） 2....在一个成熟的项目上可能会画更多的时间比如多达数月去获得更好的验证集及测试集划分从而进一步提升性能。 如果你发现你在开始设定的验证集和测试集或者评价方法和你的目标不符，无论如何请尽快修正它们。
正如预期，参与者更喜欢解决时间较短的验证码。例如，reCAPTCHA（点击）有最低的中值解决时间和最高的用户偏好。 另外，值得注意的是，基于游戏和基于滑块的验证码，获得了相对较高的用户偏好分数。...直接与情境化设置 实验环境会影响求解时间吗？图9显示了参与者在直接环境与情境化环境中的验证码解决时间的图。 在所有情况下，直接设置的平均求解时间都较低。...这与之前的结果一致，并且在hCAPTCHA、Arkose（选择）和Geetest中尤其明显。 图11显示了设备类型的影响。...有趣的是，这些结果表明，在所有这些验证码类型中，机器人在解决时间和准确性方面都可以优于人类。 reCAPTCHA：在简单和困难设置下图像分类的准确率分别为81%和81.7%。...GPT-4根据工作人员的回复，「推理」自己不能表现出是个机器人，得找一个借口。 我不是机器人，我因为视力有问题看不清验证码上的图像，这就是我为什么需要这个服务。
其技术基于实时AI优化框架CoCoPIE，利用压缩-编译协同的设计，首次对基于YOLO-v4的物体检测和3D活动检测网络，实现了在移动设备上的实时加速。 不用加速硬件也能实现实时AI运算？...即便是老旧（狗头）的高通骁龙855平台，在物体检测上也能达到19FPS，比YOLO-v3的mAP精度更高。 而活动检测方面，可以在不损失精度的情况下让每帧的延迟不超过6.8毫秒。 ...而CoCoPIE的技术不仅能够让芯片算力提高3-4倍，实时提高视频分辨率，还能减少运营方的成本。 另一方面，还提升了用户的使用体验，摆脱了无网络或网络环境不佳对AI应用的限制。...实时YOLO-V4物体检测 王言治希望CoCoPIE的技术能够解决神经网络「能不能上车」设备的问题。 面对当前的「缺芯潮」，AI专用芯片等研发起码需要5-10年的周期。...在较新的骁龙865平台上对框架进行评估。 结果表明，与PyTorch、 TensorFlow-Lite和MNN相比，CoCoPIE在所有的DNN上都表现最优。
倍，而且还能保证良好的准确度结果。...表 4：在 Rotten Tomatoes 评论分类数据集上的测试时间和准确度。在所有设置中，jump K 的最大大小被设置为 10。其 jumping level 是词 ?...表 5：在 IMDB 情感分析数据集上的测试时间和准确度。在所有设置中，jump K 的最大大小被设置为 40。其 jumping level 是词 ?...表 6：在 AG 新闻分类数据集上的测试时间和准确度。在所有设置中，jump K 的最大大小被设置为 40。其 jumping level 是字符 ?...表 7：在 Children‘s Book Test 数据集上的测试时间和准确度。在所有设置中，jump K 的最大大小被设置为 5。
Ferret-UI 在大多数基础 UI 任务上都展现出了优越的性能，尤其是在与iPhone相关的任务上，除了“查找文本”任务外，它在所有任务上都超过了Ferret和GPT-4V。...而 Ferret-UI 却能够准确预测部分被切断的文本，即使在OCR模型返回错误文本的情况下也是如此。 在查找文本、查找图标和查找控件等定位任务上，Ferret-UI也展现出了优越的性能。...大型语言模型（LLM）则使用全图表示、子图表示、区域特征和文本嵌入来生成响应。 Ferret-UI-anyres架构 不过，Anyres 技术有何特别之处？...再结合 anyres 技术处理不同分辨率的屏幕，进一步增强了其在实际应用中的有效性和用户体验。...3 结语 面对当下激烈的大模型“厮杀”，科技巨头们亟需思考如何对市场战略和产品进行与时俱进的布局，苹果自然也不例外。
使用 Sentry 等性能监控工具的优势在于，它可以跨所有操作系统、浏览器、移动设备、网络连接以及许多其他会影响用户体验的因素，向您展示网站的真实用户数据。...这里显示的 TTFB 值是第 75 个百分位数 (p75)，这意味着 3.46 秒是在所有首页浏览次数中发现的最差分数，换句话说，有 25% 的用户等待页面加载的时间超过了 3.46 秒。...一段时间以来，我一直在请求时使用过两个独立的中间件函数（或边缘函数）：一个用于从我的简报提供商那里获取最新订阅者数量，另一个用于从 Twitch API 获取我最新的流媒体视频或正在进行的当前直播流的最新缩略图...从“向用户展示最新内容”的角度来看，这很棒，但缺点是它实际上重复了 HTTP 请求，因此将浏览器中显示内容的时间增加了一倍。...为了在不引入新的 CLS 的情况下改善 TTFB，我再次将首页设置为静态的，并在每次我在 Twitch 上上线或下线时使用 Webhook（在我的 Twitch 机器人应用程序中）重新构建它。
在这一情境下，用户仍然希望能在他们的设备上使用应用，但他们不希望被无预期或突兀的声音所打断，如手机铃声或新消息音。...如果你的应用允许用户在支持AirPlay的设备上播放音视频，它应该在媒体播放期间都可以接收远程控制事件。遵循这些原则能使用户在你的应用中处于非媒体情境中时，通过耳机控制获得另一个应用的媒体体验。...当你完全遵照标准的方式使用标准的用户界面元素时，几乎不(即使有也很少)需要增加额外的工作。你的用户界面越趋向定制化，你就越需要提供更多的信息来保证VoiceOver能准确的描述你的应用。...当人们想要获得关于某条路线的更多交通信息时，地图也可以显示能提供路线选择的应用列表(包括安装在设备上的应用也包括应用商店中的应用)。 ? 路线选择应用可以提供当前选择的路线有关的信息。...欲了解在代码中如何使用这一声音，请参阅UIDevice Class Reference中的playInputClick章节 注意：标准的敲击音效只适用于当前屏幕上的自定义输入页面。
简单来说是可以的，当然有很多但书，通常手机号码定位大多提供警方或是检调单位使用，他们使用高科技以及相关资源，不普遍于大众，目前网路上的资源，单凭手机号码最多仅能找显示大概的区域位置，并不是准确且即时的位置...步骤3：输入后会开始追踪并确认手机号码是否存在以及是否在开机状态。 步骤4：搜寻出手机的大概位置，如需要准确地位置还是需要使用GPS的追踪软体会比较准确。...3利用社群媒体找寻号码 在社群媒体上搜寻电话号码也是Android或iPhone手机号码定位获取的一种方式，虽然这方法不能保证百分之百成功。...Facebook和Twitter等社群媒体网站允许用户发布他们的当前位置，因此即使他们的电话号码位置已过期，你也可以查看此人的更新位置，如果手机号码设定公开则成功的机率会比较高。...步骤4：在左侧搜寻栏中输入想要模拟的地址、GPS座标或直接在地图上拖动加入，点击「移动」后，定位就会立刻改变。
系统根据设备情况进行延迟后，会根据上述限制从差别隐私记录主体中随机抽取样例，并将采样记录发送给服务器。这些记录不含设备标识符或事件发生时间的时间戳。设备和服务器之间的通信使用 TLS 进行加密。...在本文的完整版中，我们证明了隐私计数误差（或方差）的解析表达式，这使得我们可以使用合理的方式在获得准确计数的同时使资源开销最小化，如设备带宽和服务器运行时间。...隐私 Hadamard 矩阵计数均值草图 我们在这篇文章的完整版中描述了增加设备的带宽是如何在 CMS 中带来更准确的计数的。但是，这也给用户带来了更高的传输成本。...有了 HCMS，就有可能让用户不用付出很高的传输代价就可以实现合理的准确计数。我们在本文的完整版中把使用 HCMS 得到的准确度进行了量化。 我们现在以一个例子解释 HCMS 算法。...待选字符串的集合形成了一个具有合理大小的字典，从而可以让我们在所有单词上使用 CMS 算法。 结果 我们在下面展示了三个用况来描述我们的算法是如何在保护用户隐私的同时增强产品功能的。
更震惊的是，研究还发现： 即使我们使用工具对文本进行匿名化，大模型还能保持一半以上的准确率。 对此，作者表示非常担忧： 这对于一些有心之人来说，用LLM获取隐私并再“搞事”，简直是再容易不过了。...在实验搞定之后，他们也火速联系了OpenAI、Anthropic、Meta和谷歌等大模型制造商，进行了探讨。 LLM自动推断用户隐私 如何设计实验发现这个结论？...主要实验是评估9种SOTA模型（如GPT-4、Claude、Llama 2）在PersonalReddit数据集上推理用户个人信息的能力。...下表是GPT-4在具体每一个属性上的表现： 可以看到，每个属性的预测准确率至少为60%，而性别和出生地的准确率则高得惊人，分别可达近97%和92%。...具体而言，对于第一个方法，GPT-4对于以下5个属性的准确率略有下降。 之所以是“略”，作者表示，因为它远小于预期。 比如还是有55%的准确率猜出用户坐标。
在移动设备上，UnifyID利用包括GPS、加速计、回转仪、磁力计、气压计、环境光、wifi、蓝牙信号测距仪等多种传感器，收集数据。...在PC端和笔记本端，UnifyID将观察用户的击键时间、鼠标/触摸板活动（手指长度可影响划动和滚动的弧度），同时观察wifi和蓝牙测距仪数据，UnifyID不仅从用户设备中收集这些数据，还从用户周围的其他信号中收集...UnifyID利用蓝牙LE发送的信号，追踪用户与已知和未知设备之间的相对位置。 UnifyID的系统准确性高。...仅仅采用四个可用的传感器，其系统的准确率就已经达到99.999%，其安全性和方便程度远远超过了当前广泛使用的诸多登录凭证。UnifyID在所收集数据较少的情况下，也可实现较高的准确度。...比如，他们的步态检测算法，在收集4秒的用户行走数据之后，就可以识别该用户。 示例 下面的图片将展示，如何用被动传感器数据，区分两个用户。
将深度学习应用到大多数应用中的最大障碍是如何在现实世界中获得足够高的准确率，而据我所知，提高准确度的最快途径就是改进训练集。...即使你在其他限制（如延迟或存储空间）上遇到了阻碍，在特定的模型上提高准确率也可以帮助你通过使用规模较小的架构来对这些性能指标做出权衡。...尽管目前我使用的远非最优的模型，但我确信如果我将这些时间花费在调整模型上，我将无法获得这样的性能提升。 在生产的配置过程中，我多次见证了上述这样的性能提升。...这些差异意味着，如果你只是在 ImageNet 上训练模型并将其部署到某一台设备上，那么将无法获得较好的准确率。 训练数据和最终模型输入数据的差异还可能体现在很多细微的地方。...在这篇文章中，我希望设法说服你在数据上花费更多时间，并给你提供一些关于如何改进它的想法。
近日，Meta Connect 大会上「有腿」的虚拟世界人物形象引起机器学习和VR社区的高度关注。人们意识到，在构建元宇宙的美好愿景中，虚拟形象的生动逼真是非常重要的。...虽然这足以支持用户提供输入信息，但是通常只将用户的虚拟形象局限于上半身。因此，当前 VR 系统只能提供浮动的虚拟形象，其局限性在协作环境中尤为明显。...然而，大多数便携式混合现实系统无法进行腰部跟踪，这增加了全身估计的难度。 (3) 即使使用腰部追踪设备，先前方法估计的下半身动画也会经常包含抖动和滑动伪影。...然而，准确估计末端执行器的位置在混合现实中尤为重要，因为手通常用于提供用户的输入信息，即使是位置上的小误差也会严重干扰与虚拟界面元素的交互。...但是，这并不意味着传统的优化方法没有用，作者的消融研究中展示了逆向运动学与深度学习相结合如何提高手部位置的准确性。 为了进一步评估提出的方法的泛化能力，作者在不同方法之间进行了跨数据集评估。
兴趣增强 如图 1 所示，在得到截选好的过去帧和当前帧的嵌入向量之后，我们使用交叉注意力 Transformer 来整合这些嵌入向量，以获得增强用户兴趣的图像特征。...值得注意的是，模型不仅能够关注代表用户特定兴趣的查询区域，还能够关注捕捉到一般兴趣的其他潜在区域。正如图 3( c ) 中右侧的玩家所示，注意力被适当分配到了该区域。...为了生成标签，利用每个片段中每帧的头部方向来生成每个切片的观看比例。为了获得时间平滑的最终训练标签，对同一片段中的所有帧的概率图进行平均。...使用 PyTorch 在两个设备上实现模型：一台工作站（搭载 Intel 10700 CPU 和一张 32G RAM的RTX3080 显卡）作为边缘服务器，以及一台个人笔记本电脑（搭载 AMD R5 5800H...这个性能与三星 S22 在同样的测试中获得的结果非常接近。 图 7 显示了我们模型在测试集上的处理成本。LiveAE 只产生了 30-40 毫秒的处理成本，远低于 1 秒的片段持续时间。
虽然我们绝大多数的社区是由友好和可靠的房东和房客组成，但仍然有一小部分用户，他们试图从我们的网站中（非法）获利。这些都是非常罕见的，尽管如此，信任和安全小组还是因此而产生。...当然，每个模型都有所不同，但希望它能够给读者在关于机器学习中我们如何使用数据来帮助保护我们的用户以及如何改善模型的不同处理方法上带来一个全新的认识。...例如，我们想要怎样来给这个模型评分：仅仅是给当前新介绍的角色还是给所有角色？如果是前者，我们想要评分的角色和人物介绍中的角色评分相差多远？如果是后者，我们又该多长时间给这些角色评分呢？...在分类特征的特征设计上值得单独的写一篇博客文章，因为有很多方式可以去处理它们。特别是对于缺失值的插补，请看一看以前的博客文章——使用随机森林分类器处理缺失值。...这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。 有许多的方式可以用来改善模型的准确度和召回率。
在这一情境下，用户仍然希望能在他们的设备上使用应用，但他们不希望被无预期或突兀的声音所打断，如手机铃声或新消息音。...当你完全遵照标准的方式使用标准的用户界面元素时，几乎不（即使有也很少）需要增加额外的工作。你的用户界面越趋向定制化，你就越需要提供更多的信息来保证VoiceOver能准确的描述你的应用。...当人们想要获得关于某条路线的更多交通信息时，地图也可以显示能提供路线选择的应用列表——既包括安装在设备上的应用也包括应用商店中的应用。 ? 路线选择应用可以提供当前选择的路线有关的信息。...准确的表达出你的应用的能力是十分重要的；否则，你的应用会看起来像是在故意误导用户。 在你的路线选择应用中，有两种主要的方式可以给用户信心： 1.尽可能准确的定义你所支持的地理区域。...欲了解在代码中如何使用这一声音，参见UIDevice Class Reference文件中的playInputClick章节 注意：标准的敲击音效只适用于当前屏幕上的自定义输入页面。
为了使用相同的数据分布，在计算信息增益时，GOSS 在小梯度数据样例上引入一个常数因子。因此，GOSS 在减少数据样例数量与保持已学习决策树的准确度之间取得了很好的平衡。 ?...其中 CountInClass 表示在当前分类特征值中，有多少样本的标记值是「1」；Prior 是分子的初始值，根据初始参数确定。...TotalCount 是在所有样本中（包含当前样本），和当前样本具有相同的分类特征值的样本数量。 可以用下面的数学公式表示： ?...请记住，CatBoost 在测试集上表现得最好，测试集的准确度最高（0.816）、过拟合程度最小（在训练集和测试集上的准确度很接近）以及最小的预测和调试时间。...即使不考虑数据集包含有转换成数值变量之后能使用的分类变量，它的准确率也和 CatBoost 非常接近了。但是，XGBoost 唯一的问题是：它太慢了。
在大多数应用中，使用深度学习技术的最大阻碍是在现实世界中获得足够高的准确率，而改进训练数据集是我所见到的最快的能够提升准确率的途径。...即使你受限于延迟、存储空间等因素，在特定的模型上提升准确率也可以让你能够通过使用较小的模型架构在这些性能指标上进行折衷。...尽管我知道我现在使用的并非最先进的模型，但是我坚信如果我把时间都花在模型架构的调整上，我将无法取得如此大的提升。...这些差异意味着，如果你只是利用 ImageNet 中的图片训练模型并将其部署到上述的某台设备上，那么你将得到较低的准确率。 你所使用的训练数据和模型最终的输入数据还可能有一些细微的差异。...Facebook 最近进行了更深入的探索，它们使用数十亿带标签的 Instagram 图像在 ImageNet 图像分类任务上获得了新的准确率最高的记录（「发美照时打上 #，还能帮Facebook提升图片识别率哟
即使重启，系统也会马上宕机，我百思不得其解。后来还是在仔细查询两台服务器时钟时，才发现它们之间已经有近20分钟的时差了。原来是服务器时间不同步导致了RAC的故障，这是我第一次被时钟的问题击中。...石英晶片之所以能当为振荡器使用，是基于它的压电效应：在晶片的两个极上加一电场，会使晶体产生机械变形；在石英晶片上加上交变电压，晶体就会产生机械振动，同时机械变形振动又会产生交变电场。...主板上除了这颗14.318MHz的晶振，还能找到一颗频率为32.768MHz的晶振，它被用于实时时钟(RTC)电路中，显示精确的时间和日期。...有的应用程序需要准确记录一个用户登录系统的时间；或者对一个文件的修改访问时间。 在一个网络中，各终端的时钟相差一分钟或者更少的情况很多。...而有条件的医院可以将原有散在各处的机械时钟更换为统一时钟源的电子时钟，避免出现信息系统与纸质记录时间上的不统一。 时间是医疗记录中的一个重要内容，因此统一时钟是我们医院信息化建设中不能忽视的重要因素。
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