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通过想象产生焦虑的AI模型

，想象的、反事实的事件会对我们的情感状态产生重大影响。...在极端情况下，患有各种精神疾病的人，如广泛性焦虑症(Gale &Da- vidson，2007年)，不断报告经历重复想象的“如果”,对他们的实时情感动态产生重大影响。...在本文中，我们旨在提供一个机械论的解释，说明情感反应是如何由想象的未来结果产生的，以及这如何在沉思过程中变得不正常。...通过结合主动干预的两个最新发展，我们提供了一个这些现象的正式模型，并模拟了“过度思考情境”是如何发生的——持续到一个人的想象中出现不太可能、但令人厌恶且令人兴奋的情境。...超越Yann LeCun：世界模型的学习和推理

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产生式模型（Generative model）

文章目录百度百科版本在概率统计理论中，生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。...在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。...术语不一致，但可以区分三种主要类型，遵循Jebara（2004）：给定一个可观察到的变量 X和目标变量 ÿ，一个生成模型是一个统计模型的的联合概率分布上X × ÿ， image.png 甲判别模型是的模型条件概率的目标...ÿ，给定的观察X，象征性地; image.png 不使用概率模型计算的分类器也被宽泛地称为“判别性”。...类似地，基于生成模型的分类器是生成分类器，而基于判别模型的分类器是判别分类器，尽管该术语也指不基于模型的分类器。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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了解DAO世界的去中心化贡献模型

但是，你究竟如何才能为 web3 做出贡献，有哪些不同的方法可以使用？最直接的，也可以说是目前最热门的方法是通过DAO[2]，一个广泛的在 web3 内运作的去中心化组织。...你过去的活动和社区贡献可能会决定你是否被选中做某项任务。当建立起信任并开始为一个 DAO 做出更多贡献时，你甚至可以成为一个核心贡献者，拥有一个更永久的职位。...去中心化工作的好处是，你可以随心所欲地贡献，或多或少。如果你有一份全职工作，每周只能贡献几个小时，你可以考虑参加一些不那么耗时的任务。...没有什么能阻止你为多个 DAO 做贡献，如果有不止一个你感兴趣的 DAO! 完成赏金或任务的贡献者可以用标准的加密货币支付，但更多的时候是用 DAO 的治理代币[8]支付。...社会 DAO，和创造性的贡献到目前为止，我们已经介绍了一些你可以为 web3 做出贡献的典型方式：通过投资 DAO 提供资助，以及与公司或类似实体的 DAO 合作。

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大白话解释模型产生过拟合的原因！

模型出现过拟合现象的原因发生过拟合的主要原因可以有以下三点：（1）数据有噪声（2）训练数据不足，有限的训练数据（3）训练模型过度导致模型非常复杂下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释...那么我拿着这个有噪声训练的模型，在训练集合上通过不断训练，可以做到损失函数值为0，但是拿着这个模型，到真实总体数据分布中（满足线性模型）去泛化，效果会非常差，因为你拿着一个非线性模型去预测线性模型的真实分布...，显而易得效果是非常差的，也就产生了过拟合现象！...训练数据不足，有限的训练数据当我们训练数据不足的时候，即使得到的训练数据没有噪声，训练出来的模型也可能产生过拟合现象，解释如下：假设我们的总体数据分布如下： ?...（我只得到了A,B俩个训练数据）那么由这个训练数据，我得到的模型是一个线性模型，通过训练较多的次数，我可以得到在训练数据使得损失函数为0的线性模型，拿这个模型我去泛化真实的总体分布数据（实际上是满足二次函数模型

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干货分享：数据可视分析中的知识产生模型

在计算机部分中，数据被绘制为可视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数据的特性，也可以显示模型的结果。用户也可以基于可视化图表来对模型进行调整，指导建模过程。...在探索循环中，人们通过模型输出和可视化图表寻找数据中可能存在的模式，基于此采取一系列行动，例如改变参数，去产生得到新的模型输出和新的可视化图表。...可视分析中的知识产生模型本模型的提出是建立在已有的各种模型的基础之上的，如图2所示。...之前的交互步骤模型描述了人在分析过程中的评价、目标产生和执行步骤，意义构建模型则描述了人在整个分析过程中对问题理解的加深。它们在本模型中被分解为三层循环。...在验证循环中，研究者可以如何保存之间的探索结果，以方便回溯，验证其可靠性。研究者可以考虑如何组织不同的探索结果，辅助用户产生假设，甚至自动产生假设。在知识发现循环中，研究者可以做的比较少。

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大白话解释模型产生过拟合的原因！

二、模型出现过拟合现象的原因发生过拟合的主要原因可以有以下三点： ● 数据有噪声 ● 训练数据不足，有限的训练数据 ● 训练模型过度导致模型非常复杂下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释，...那么我拿着这个有噪声训练的模型，在训练集合上通过不断训练，可以做到损失函数值为 0，但是拿着这个模型，到真实总体数据分布中（满足线性模型）去泛化，效果会非常差，因为你拿着一个非线性模型去预测线性模型的真实分布...，显而易得效果是非常差的，也就产生了过拟合现象！...（2）训练数据不足，有限的训练数据当我们训练数据不足的时候，即使得到的训练数据没有噪声，训练出来的模型也可能产生过拟合现象，解释如下：假设我们的总体数据分布如下： ?...（我只得到了 A，B 两个训练数据）那么由这个训练数据，我得到的模型是一个线性模型，通过训练较多的次数，我可以得到在训练数据使得损失函数为 0 的线性模型，拿这个模型我去泛化真实的总体分布数据（实际上是满足二次函数模型

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Github上如何找到一个优秀的且可以贡献的开源项目？

如何找到一个优秀的且可以贡献的开源项目？　...法一：在github网站的主面板找到 Explore 选项卡 --> See more topics(查看更多主题) 或者 See more trending repositories(产看更多趋势库)...法二：寻找开源的包、框架和工具...的网站：https://libraries.io/ 注意：在我们使用开源项目之前，首先确定该开源项目的代码是公开的，可以查看它的license文件来了解这个开源项目允许使用的程度

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世界的参数倒影：为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能

如果你愿意，完全可以在训练过程中一步步产生每个对应的，并把它们记录下来，这样就会获得数据的一份无损压缩编码版本。...小美可以用自己手上的 GPT 来产生缺失的词典单词概率分布，她把之前已经解码出的作为模型的输入，让自己手上的版本 GPT 模型做一次 Next Token 预测，于是 GPT 模型产生了单词概率分布...高频知识点如果学会了，在后面的训练数据会很容易碰到这个知识点，所以对降低 NTP 任务的 loss 贡献就大。...可以推断的是，越是复杂的任务，因为其牵涉到的知识点和子回路越多，相互之间的关系越复杂，所以越容易和更多其它相似任务回路产生重叠，也就越容易在回路竞争中失败。...它从文字模拟我们的现实世界开始，并进而泛化抽象，尽管遵循我们这个世界的物理法则，但是它不仅可以产生符合我们感知到的世界中真实的知识与内容，也可以产生其它符合物理法则及人类理解逻辑的可能世界。

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学界 | 大白话解释模型产生过拟合的原因

二、模型出现过拟合现象的原因发生过拟合的主要原因可以有以下三点：（1）数据有噪声（2）训练数据不足，有限的训练数据（3）训练模型过度导致模型非常复杂下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释...那么我拿着这个有噪声训练的模型，在训练集合上通过不断训练，可以做到损失函数值为 0，但是拿着这个模型，到真实总体数据分布中（满足线性模型）去泛化，效果会非常差，因为你拿着一个非线性模型去预测线性模型的真实分布...，显而易得效果是非常差的，也就产生了过拟合现象！...（2）训练数据不足，有限的训练数据当我们训练数据不足的时候，即使得到的训练数据没有噪声，训练出来的模型也可能产生过拟合现象，解释如下：假设我们的总体数据分布如下： ?...（我只得到了 A，B 两个训练数据）那么由这个训练数据，我得到的模型是一个线性模型，通过训练较多的次数，我可以得到在训练数据使得损失函数为 0 的线性模型，拿这个模型我去泛化真实的总体分布数据（实际上是满足二次函数模型

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【教程】计算模型的特征重要性并画贡献图

CART 分类特征重要性随机森林特征重要性随机森林回归特征重要性随机森林分类特征重要性 XGBoost 特征重要性 XGBoost 回归特征重要性 XGBoost 分类特征重要性排列特征重要性回归的排列特征重要性...排列特征对分类的重要性具有重要性的特征选择 ---- 安装库 # check scikit-learn version import sklearn print(sklearn....feature importance pyplot.bar([x for x in range(len(importance))], importance) pyplot.show() 排列特征重要性回归的排列特征重要性...feature importance pyplot.bar([x for x in range(len(importance))], importance) pyplot.show() 排列特征对分类的重要性...feature importance pyplot.bar([x for x in range(len(importance))], importance) pyplot.show() 具有重要性的特征选择

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【语音处理】声音的产生机制和数学模型

本节主要介绍语音产生的过程，包括具体的生理机制，以及由此抽象出的数学模型，包括语音线性产生模型和非线性产生模型。作者&编辑 | 小米粥编辑 | 言有三 1....人们在发出不同音的时候，声道具有非常复杂多变的形状，因而声带振动产生的脉冲气流通过声道响应可以变为不同的语音。...其中激励模型描述清音或浊音的产生过程，即肺部气流和声带的作用；声道模型主要描述声道的调音运动；辐射模型描述气流在嘴唇、鼻孔的幅射效应。...3.语音非线性产生模型线性语音产生模型的基本假设是：肺部气流在声道中以平面波的形式传递。...总结这一节讲解了基本的语音产生方式，包括清音、浊音产生的具体生理机制。接着对语音线性产生模型进行了详细的讲解，包括其中的激励模型、声道模型和辐射模型等内容。

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定制你的多模态模型：Yo’LLaVA 模型在视觉问题解答中的贡献 !

例如，尽管这些模型可以利用它们的广泛知识对图像中的物体和人进行分类（例如，图1（右），“在这张照片中有两个人出现在家庭环境中...”）...通过这种方式，模型学会了将个性化概念的细微视觉属性嵌入到可学习的标记中。贡献。...总之，作者的主要贡献包个性化大型多模态模型：作者引入了一个新颖的任务，即个性化LMMs，使它们能够适应并回答特定用户的概念。...（2）软提示调整：学习可以指导模型适配到新任务或数据集的提示（例如，文本提示）。后一个概念受到提示工程能力的启发，提示工程利用特定任务的指令（提示）来增强模型能力，而不修改模型参数。...另一方面，过长的描述对其性能产生了负面影响（即使用1.3k个token时的0.650），可能是因为过多的辅助信息可能并不有帮助（例如，关于背景的细节）。

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咱国产生信数据库肯定是可以申请成功的

而且我们已经积累了心肝脾肺肾等多个器官的上皮细胞的细分亚群，以及免疫细胞里面的髓系和B细胞细分亚群： B细胞细分亚群髓系免疫细胞细分亚群可以看到文献里面的数据在，链接是：https://ngdc.cncb.ac.cn.../gsa-human/browse/HRA000963 上面标记的很清楚是 Controlled access ，而且可以看到页面记录了有22次申请，如下所示：有22次申请我就搜索了这个id在谷歌学术...说明了咱国产生信数据库肯定是可以申请成功的，只需要按照网页介绍的流程走下去即可。...而原文明明说的8个样品起码有六万多个单细胞啊，凭空就少了一半，有点尴尬。而且这个数据挖掘文章的降维聚类分群有有点尴尬，给一个第一层次的生物学命名有那么困难吗？...作为学徒作业吧，检查这个数据集的原文和数据挖掘文章的单细胞转录组数据处理情况，评价一下！

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信号的产生

信号的产生 1 信号的基本概念信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。...二进制信号就是一种数字信号，它是由“1”和“0”这两位数字的不同的组合来表示不同的信息。...2 matlab产生sin波使用matlab产生采样率为44.1khz的1khz的sin 波，并量化为32bit写成txt文档（用于FPGA数字信号处理仿真源）。...如上图所示，①为量化32bit后生成的txt正玄波数据，用于FPGA数字信号处理仿真源文件。②为生成的音频文件，大家可以使用播放器播放试听。...普通人人耳能听到的声音频率范围为20HZ-20KHZ 大家可以产生不同频率的声音试听,也可以产生方波或者三角波。

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每一位程序员，都可以贡献开源吗？

开源本质就是源码开放基础设施上的多人协作模式，为了让这种协作能够长期健康的进行，产生了各种各样的附加层面。...比如能够让代码协同长期进行下去就会有知识产权的层面，就产生了各种许可证；为了让代码上下游可以工作得更好，就产生了开源社区；如何支持开源社区又产生各种各样基金会，基金会后面有各种各样商业公司支持，所以有各种各样商业模式...王永和：开发者可以通过什么样的方式参与到开源项目？开发者参与开源项目得到收益或者是回报都有哪些？我们先从贡献的角度出发，定义如何才算是贡献开源？是不是只有贡献代码才是贡献？...不一定只是处理问题，也可以是看到问题并提出来，帮助解答问题等。参与开源能得到了什么、如何成就自身？如果只是贡献而没有任何回报，对国内的开发者来说可能会觉得不值得，但事实上贡献开源可以得到更多。...开源社区里面你所贡献的可以得到回馈，那么就有动力做下去，在一个社区里面能够找到归属感、找到朋友，可以找到价值就可以不断持续。 Q：如何让自己的代码质量能参与贡献？

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英伟达的AI可以防止汽车驾驶员产生眩光

远光灯可以大大增加标准大灯的夜间可视范围；但是，它们的眩光会给其他驾驶员造成危险。目前大多数可用的远光灯系统仍然需要手动开关控制，这可能会造成混乱和麻烦，导致远光灯的误用。...AutoHighBeamNet无需根据场景中其他光源的亮度来生成远光灯控制信号，而是可以从更广泛的条件中学习，实现真正的自动和强大的远光灯控制 ”。 ?...然后，AutoDrivingBeam模块的输出可以由汽车OEM进行定制，并根据来自其他车辆模块的输入信号（例如，自我汽车的速度，环境照明条件等）产生远光灯控制信号。...远光灯控制信号可以采用两种不同的模式：自动远光灯（AHB）模式，它提供二进制开关控制；自适应驱动光束（ADB）模式，可精确控制各个远光LED阵列，以创建无眩光区域（GFZ）。 ?...与AHB模式相似，在活动车辆离开场景后，变暗的区域将自动变回全亮度。因此，在ADB模式下，始终可以保持远光灯，以提高夜间行驶的安全性，而不会引起其他道路使用者的眩光。 ? ?

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Unity3d导入3dMax模型会产生的

Unity3d 导入3dMax模型会产生的问题, 按照官方的说明，将max模型导成fbx档导入untiy似乎也不??...能解决 x轴向偏转 3dmax模型导入后自动有一个x轴270度的偏转, 巧合的是，在unity中旋转模型的时候, 你会发现y轴参照方向永远朝上, 而x和z轴则以模型本身的局部座标为准...另外一个是多重材质, 多重材质暂时还不知道如何在unity中显示, 所以在制作模型的之后, 应该先确定哪些部件应该合在一起, 而哪些需要独立, 比如, 对于一架直升飞机来说, 身体和螺旋桨就可以分为两个部件... 1Unit = 1厘米, 这样在unity中1格就等3dmax中的1M了针对经常出现的问题, 将需要注意的点罗列如下： 1、物体的头要朝下 2、所有游戏中的车辆飞机大致都可以分成两个部分... 5、起名字可以起这个武器的实际名称, 如果不知道的话, 也可以叫做Tank1 , Tank2这样, 但最重要的是贴图名字和模型名字要相同, 否则很乱

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25 - 将循环产生的列表变成产生器

如何将 i for i in range(20) 变成产生器 # 如果列表是通过 for 循环产生的，只需要将方括号变成圆括号，就会将列表变成一个产生器 a = [i for i in range(

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弱智吧：大模型变聪明，有我一份贡献

最近几年，弱智吧的年度总结文章都可以顺手喜提百度贴吧热度第一名。所谓总结，其实就是给当年吧里的弱智发言排个名。...此外，该研究在 CQIA 的不同子集上训练了不同尺度的模型，并进行了深入的评估和分析。本文发现，在 CQIA 子集上训练的模型在人类评估以及知识和安全基准方面取得了具有竞争力的结果。...本文的贡献可以总结如下：提出了一个高质量的中文指令调优数据集，专门用于与人类交互保持一致，并通过严格的过滤程序实现；探讨了各种数据源（包括社交媒体、百科全书和传统 NLP 任务）对模型性能的影响。...实验结果该研究在不同数据源的数据集上对 Yi 系列模型（Young et al., 2024）和 Qwen-72B（Bai et al., 2023）模型进行了微调，以分析数据源对模型跨领域知识能力的影响...，并使用 Belle-Eval 上基于模型（即 GPT-4）的自动评估来评估每个模型在各种任务上的性能。

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使用分布外数据去除不需要的特征贡献，提高模型的稳健性

对抗性训练的目标是让 DNN 更加健壮——让机器学习模型更不容易受到扰动的影响。半监督学习方法在对抗训练中需要比标准训练更多的数据集。...PGD：在目标数据集上使用基于PGD的对抗训练训练的模型。 TRADES ：在目标数据集上使用 TRADES 训练的模型。 OAT_PGD ：基于 PGD 方法使用 OAT 进行对抗训练的模型。...OAT_TRADES ：基于 TRADES 使用 OAT 进行对抗训练的模型。 OAT_ D_o ：通常使用 OOD 数据集 D_o 使用 OAT 训练的模型。...因此可以表明：在不同的数据集之间，存在一个共同的“不受欢迎”的特征空间。还可以得出结论：当额外的 UID 数据可用时，即使使用大量伪标记数据，OAT 也可以提高泛化性能。...这是一个有意义的发现，使用 OOD 数据进行训练可以消除不需要的特征贡献。假设从实验结果来看，在对抗训练期间实施强大的对抗攻击似乎很困难——这可能是还需要进一步研究。

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