人工智能软件参加真正的学校考试也许是机器学习常识一条捷径。 兔子的毛在哪个季节最厚实？一个叫做 Aristo 的电脑程序能告诉你答案，因为 Aristo 从四年级的书上学到熊在冬天会长出更加厚实的皮毛，而且 Aristo 还从纽约州标准科学考试上学到了兔子也是哺乳动物，由此 Aristo 能够得到正确的答案。 Aristo 由西雅图艾伦人工智能研究所研发，是一款能够感知人类社会常识的人工智能软件。而衡量它效果最好的方式，就是用适用于学龄儿童的测试来进行检测。该研究所还在说服其他的 AI 研究人员，发展一种
Author：Shanshan Liu , Xin Zhang , Sheng Zhang , Hui Wang , Weiming Zhang
使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMed QA九个测试集中取得最优结果。
CloudMedx公司近日宣布，该公司开发的人工智能几周前接受了美国医疗执照考试(USMLE)第一步的修改版本，在模拟研究中表现优于人类医生。这是一个历史性的里程碑，它表明人工智能不仅可以理解医学概念和叙事，还可以提供可能帮助医生的见解。该研究还表明，当人类智能与机器智能相结合时，这种组合的增强方法可能会对那些对人类来说非常耗时且计算困难的任务产生更好的结果。
对大型语言模型(LLM)中安全问题的意识日益增强，引发了人们对当前研究工作中的安全性评估的极大兴趣。本研究调查了与llm评估有关的一个有趣问题，即多重选择问题和开放式问题之间的性能差异。我们发现LLM对安全这一复杂概念的理解并不全面，它只记得回答开放式安全问题，而无法解决其他形式的安全测试。我们将这种现象称为假对齐，为解决这个问题，我们提出FAEF框架和两个新指标—一致性分数(CS)和一致性安全分数(CSS)，用来联合评估两种互补的评估形式，以量化假对齐并获得正确的性能估计。
大家好，上周的时候承志更新了一篇猿辅导笔试题攻略（上），今天我们继续来看这篇笔试题中的其他题目。
机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 过拟合与欠拟合 上一篇（机器学习（1）之入门概念），我们介绍了机器学习所解决的问题，以及哪些种类的机器学习方法。本文我们主要从模型容量的选择出发，讲解欠拟合和过拟合问题。机器学习的主要挑战任务是我们的模型能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不是仅仅在训练数据集上效果良好。这儿，将在先前未观测输入上的表现能力称之为泛化（generalization）。 首先定义几个关于误差的概念，通常
本文分享 CVPR 2022 论文『Bridging Video-text Retrieval with Multiple Choice Questions』，港大&腾讯&UCBerkeley提出带有多项选择任务的视频文本检索模型，《BridgeFormer》，性能SOTA！
在最近跟粉丝交流的过程中，发现还有有个问题还是困扰了一部分人，自动化测试的入门选手：学习Java还是Python？
打造能自己写代码的机器，这是计算机科学和人工智能先锋者一直在追寻的目标。而随着 GPT 类大模型的快速发展，这样的目标正在从遥不可及开始变得近在咫尺。
隐马尔可夫模型可以由五个元素来描述：隐含状态，可观测状态，初始状态概率矩阵，（），（）
在今年的一篇文章 [1] 中指出，自预训练技术被提出以来，NLP 界一直存在着一个不可能三角（如下图 1），即一个模型不能同时满足：
机器之心发布 作者：香港大学、腾讯ARC Lab 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。通过训练辅助的BridgeFormer根据视频内容回答文本构成的选择题，来学习细粒度的视频和文本特征，并实现下游高效的检索。该研究已被 CVPR 2022 收录为 Oral。 用于文本视频检索的多模态预训练工作主要采用两类方法：“双流”法训练两个单独的编码器来约束视频级别和语句级别的特征，忽略了各自模态的局部特征和模态间的交互；“单流”法把视频和文本联结作为联合编码器的输入来进行模态间
字符型变量也可以直接取对应的字母或数字或其他符号，必须单引号。双引号就不是字符了而是字符串。
本文从非线性数据进行建模，带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
作者：沉默王二 Java 程序员进阶之路：https://tobebetterjavaer.com
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型，其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后，使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢？
但是，今天！福音来了。熟悉SD的人应该听过ControlNet。今天我要来分享一个这个ControlNet的作者的新开源AI项目。Fooocus 项目的地址：https://github.com/lllyasviel/Fooocus
机器之心整理 参与：思源、许迪 随着机器学习越来越受到公众的关注，很多初学者希望能快速了解机器学习及前沿技术。而今天谷歌上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。谷歌官方描述为机器学习热爱者的自学指南，且课程资料都是中文书写，课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助，当然我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。此外，据机器之心了解，这曾是谷歌内部培训工程师的课程，有近万名谷歌员工参与并将学到
双非硕士，计算机科班，除了成绩几乎一无是处，没实际工程没实习甚至秋招前没有学过Java基础。 坐标魔都且只考虑金融IT方向，牛客上这方面的公司多数仅出现于offer对比贴，于是整理一下自己还记得的部分面经，给之后需要的同学一个参考。 > 中汇信息 软件开发 // 笔试（线下）选择、填空、简答、编程题（编程区分C和Java） 1、外联结、内联结 2、数据库事务 3、隔离级别 4、优化一段SQL语句 5、进程和线程 6、同步/异步和阻塞/非阻塞 7、内存泄漏/内存溢出 8、黑盒/白盒测试 9、希尔排序 10、
综合知识 , 75 道选择题 , 150 分钟 ; 需要答对 45 道选择题才能通过 ;
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好, 而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛 化 (generalization)。
昨晚，一个法律大模型 ChatLaw 登上了知乎热搜榜榜首。热度最高时达到了 2000 万左右。
要不要用准确性换可解释性？这可能是许多资源有限的创业公司，在技术研发中面临的重要问题，同时也是机器学习可解释性研究中的重要议题。
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站，他们通常会提供清理过的数据，并且已经有了可以复制或改进的图表，我们既可以从这些图表中找寻灵感，也可以对这些图表直接进行二次改进
A. 神经网络是一种数学函数，它接收输入并产生输出。 B. 神经网络是一种计算图，多维数组流经其中。 C. 神经网络由层组成，每层都具有「神经元」。 D. 神经网络是一种通用函数逼近器。
【新智元导读】随着自然语言处理中的预训练成为研究领域的热点，预训练的成本与计算代价也成为了大家在研究过程中必须考虑的现实问题。本文将会介绍多种在训练模型过程中提高效率，降低成本的方法，希望能对大家的研究有所帮助。
题库下载链接（50积分是CSDN上调的，不是我上传时设置的。更新版本请大家自行搜索）：计算机三级网络技术无纸化考试模拟软件（2018.3）
大语言模型在各类 NLP 下游任务上都取得了显著进展，各种垂直领域大模型更是如雨后春笋般层出不穷。然而在 DevOps 领域，却迟迟没有相关大模型问世。为填补这方面的空白，蚂蚁集团联合北京大学发布了面向中文 DevOps 领域的首个开源大语言模型，即 DevOps-Model 。
一只名叫亚里士多德的人工智能刚刚通过了美国八年级的科学测试，上周，这条新闻占据了美国多家新闻网站的首版。
导读：我们正处于AI创业热潮之中，机器学习专家的薪资水平水涨船高，投资者也乐于对AI初创公司慷慨解囊。AI的普及成为推动社会生产力标志，必将改变我们的生活。
选自arXiv 作者：Adrian de Wynter、Daniel J. Perry 机器之心编译 机器之心编辑部 提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调
自己真正开始想要找工作或者说准备找工作已经是2018年3月份了，那时春招实习招聘已经开始了，我也被赶鸭子上架，投递了很多公司的实习岗位。
本文是对上海交通大学和云从科技共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《DCMN+: Dual Co-Matching Network for Multi-choice Reading Comprehension》进行解读。
作者 | 李梅、刘冰一 编辑 | 陈彩娴 继斯坦福100名作者合作发布「Foundation Model」研究综述、智源集合100位作者发布大模型研究综述（后被曝「翻车」）后，近日，AI 圈又出现了一篇集结超过百位作者合著的论文！ 这篇论文（“Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models”）由谷歌发布，聚集了442名作者！ 在论文的 PDF 文档里，作者列表就占了一整页
在那些寒窗苦读的学生时代，你一定碰见过阅读理解，它需要融会贯通进行主观陈述和作答，是让无数考生头疼的题目。继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，「阅读理解」也成为了机器的「苦恼」。
为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为准确的结果，就需要进行特征归一化（Normalization）处理，使各指标处于同一数值量级，以便进行分析。
既然明白了解题的模型本质，那如何优化这个模型需要的人脑状态机的训练方法，也就呼之欲出了。以下是我依据数学解题的经验和前面介绍的数学解题分析模型总结的学习数学，训练数学分析能力的步骤，和大家分享一二。
随着远程医疗的兴起，在线问诊、咨询越发成为患者寻求便捷高效的医疗支持的首选项。近来大语言模型（LLM）展示出强大的自然语言交互能力，为健康医疗助手走进人们的生活带来了希望。
在 ChatGPT 引爆科技领域之后，人们一直在讨论 AI「下一步」的发展会是什么，很多学者都提到了多模态，我们并没有等太久。今天凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4。
本文授权自知乎作者南慕伦，CMU计算机视觉方向，描述了一个自动化阅卷机器，非常有借鉴意义。文末点击阅读原文查看。
脑机接口(BCI)是一种系统，可将受试者(人类或动物)的大脑活动模式提取并转换为用于交互式应用程序的消息或命令。脑活动模式是通过脑电图(EEG)获得的信号。
2017.08.14，结束了两周的等待，如愿以偿开始了自己的美团实习生活，本来抱着三五个月走人，争取下一份实习的心态，没想到一直到转为暑期实习生、到通过留用面试、再到年后继续实习，直到今天，我已经在美团度过了615个日夜。这里的人，这里的事，一切都十分美好。
人工智能将像大多数其他领域一样全面改变教育领域，这取决于当今一代的教育工作者和学生，规划有效的方法来部署机器学习来使过渡平稳有效。
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