机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工业界的广泛关注。一方面，开源的 LLM 模型不断涌现，比如 OPT、BLOOM、LLaMA 等，这些预训练模型的推出极大地促进了 LLM 的相关研究，使得 LLM 可以被应用于解决
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm，人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba（一种状态空间模型）。
随着 ChatGPT 的突破性进展，大型语言模型（LLMs）迎来了一个崭新的里程碑。这些模型在语言理解、对话交互和逻辑推理方面展现了卓越的性能。过去一年，人们目睹了 LLaMA、ChatGLM 等模型的诞生，它们基于 Transformer 架构，采用多头自注意力（MHSA）机制来捕捉词汇间的复杂关系，尽管 MHSA 模块在模型中扮演着核心角色，但其在推理过程中对计算和内存资源的需求却极为庞大。具体来说，对于长度为 N 的输入句子，自注意力的计算复杂度高达 O (N^2)，而内存占用则达到了 O (N^2D)，其中 D 是模型的维度。
紧跟技术发展趋势，快速了解NLP领域最新动态。今天给大家分享10篇最新论文，其中涉及大模型应用、大模型Prompt调优、大模型安全、数学推理增强、预训练模型增强、LoRA改进、Mamba改进等热门研究方向。
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成
模糊逻辑推理是以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。是不确定推理的一种。在人工智能技术开发中有重大意义。今天我们就给大家介绍下在R语言中如何实现模糊推理理论模型。首先我们需要安装R包FuzzyR。
在这篇关于 Mamba 的文章中，我们来探索这个创新的状态空间模型（state-space model，SSM）如何在序列建模领域带来革命性的变革。Mamba 是由 Albert Gu 和 Tri Dao开发的，因其在语言处理、基因组学、音频分析等领域的复杂序列时表现出色而受到关注。Mamba 采用线性时间序列建模和选择性状态空间，因此在这些不同的应用领域都展现出了卓越的性能。
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标：
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
2017年6月12日横空出世，让NLP直接变天，制霸自然语言领域多年的Transformer，终于要被新的架构打破垄断了。
YOLO 全称是 You Only Look Once（你只需看一次），从名称上也能看出这种算法速度快的优势，因此在许多边缘设备上，YOLO 算法的使用十分广泛。YOLOV3 是华盛顿大学研究生 Joseph Redmon 所开发，他也因此凭借该算法获得了计算机视觉领域的很多奖项。
本项目对3种常用的文本匹配的方法进行实现：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）。
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
本周四，来自华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构的研究者提出了 Vision Mamba（Vim）。
自 2017 年开创性研究论文《Attention is All You Need》问世以来，transformer 架构就一直主导着生成式人工智能领域。
该项目用于将句子中 [MASK] 位置通过生成模型还原，以实现 UIE 信息抽取中 Mask Then Filling 数据增强策略。
状态机之所以强大，是因为其行为在启动时就以固定的方式定义了操作规则，从而确保了一贯的连贯性和相对较高的可调试性。关键在于，应用程序处于且仅可能处于有限数量的状态中。然后，某些事件发生会使得应用从一个状态过渡到另一个状态。状态机由触发器驱动，这些触发器基于事件或计时器。
1976 年，Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机，这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在多个领域上取得了成功，但现有MLLM主要是基于Transformer训练得到，计算效率较低。为此，本文作者提出了Cobra，一个具有线性计算复杂度的MLLM，它将Mamba语言模型整合到了视觉模态中。实验结果显示，Cobra在性能上与最先进的方法相当，速度更快，尤其在处理视觉错觉和空间关系判断方面表现突出。Cobra的参数量只有LLaVA的43%，但性能相当。
人工智能领域迎来了一位新星——Mamba，这是一种基于状态空间模型（SSMs）的新型AI模型，它作为Transformer模型的有力竞争者，解决了后者在处理长序列数据时的效率问题。
在别的领域，如果你想形容一个东西非常重要，你可能将其形容为「撑起了某领域的半壁江山」。但在 AI 大模型领域，Transformer 架构不能这么形容，因为它几乎撑起了「整个江山」。
人工智能独角兽AI21 Labs刚刚开源了Jamba，世界上第一个生产级的Mamba大模型！
事件响应是企业网络安全团队的重要工作内容之一。安全设备每天会产生海量告警，安全分析人员需要找出高危告警，并对这些告警进行分析和追踪溯源，做出合适的处置操作。事件响应的复杂性和专业性导致了低时效性。在日益复杂的网络环境中，分析人员决策结果的合理性也往往存疑。因此根据当前网络环境做出快速的、合理的决策是每个安全公司需要思考的问题。本文以自动驾驶领域的决策方法做类比，介绍在网络安全领域做出智能决策的大体路线、条件约束和研究问题。
1. 报告主题简介 1.介绍 1.1 背景1：为什么需要MANNs 1.2 背景2：模型应用场景 1.3 背景3：预备知识介绍--自动机理论与MANNs 1.4 背景4：预备知识介绍--工作记忆机制 1.5 背景5：小结 2. 推文内容 1. 分类体系 2. 模型介绍 2.1 一般框架 2.2 模型：栈增强的RNN 模型简介 实验一：形式文法语言模型任务 实验二：谓语动词数形式预测的句法依存任务 2.3 模型：神经图灵机 类比：状态机 v.s. RNNs 表达能力 v.s. 学习能力 神经图灵机模型的结构 实验一：序列转换拷贝任务 实验二：更多的神经科学中关于记忆的序列转换任务 2.4 模型：情景记忆 情景记忆简介：与其他MANNs的区别 实现细节 实验一：阅读理解式问答 任务二：逻辑推理 2.5 模型：一个长期记忆的例子 长期记忆简介 神经主题模型 实验结果 3. 总结
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表
CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有很多非常令人印象深刻的论文。对CVPR中的论文进行了分析，以了解研究的主要领域和纸质标题中的常用关键词。这可以表明研究的进展。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、而且不完全适用，依领域而定） 人工非结构化数据抽取（众包标注平台）、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford
Transformer系列模型都在用吧？ Hugging Face都在用吧？ Fairseq都在用吧？
尽管大脑在完全黑暗的环境中运行——在头骨中——它可以推断出其感觉输入的最可能的原因。模拟这种推理的一种方法是假设大脑有一个世界的生成模型，它可以反转该模型来推断其感官刺激(即感知)背后的隐藏原因。这一假设提出了关键问题:如何将设计大脑启发的生成模型的问题公式化，如何将它们转化为推理和学习的任务，要优化的适当损失函数是什么，最重要的是，平均场近似(MFA)的不同选择及其对变分推理(VI)的影响是什么。
在之前的<<MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计>>和<<MongoDB transport_layer网络传输层模块源码实现二>>一文中分析了如何阅读百万级大工程源码、Asio网络库实现、线程模型、transport_layer套接字处理及传输层管理子模块、session会话子模块、Ticket数据收发子模块、service_entry_point服务入口点子模块。
内功和外功，作为诸多武侠小说的两大流派，有着诸多区别。内功主要是内力，外功主要是拳脚功夫，如熟知的降龙十八掌就是外家的顶峰功夫，任何武功若想发挥最大的威力都离不开内功的精深。内功是道，外功是术，道术结合，东方不败。作为一个业余的武侠小说爱好者和刚入门的科研爱好者，这次从内功和外功的两个角度出发，介绍我们我们组在 EMNLP 2023 中的两个工作，如有不当之处，敬请原谅：
视觉推理对于构建理解世界并执行超越感知的问题解决的智能代理是必不可少的。可微分正向推理已经被开发来将推理与基于梯度的机器学习范例相结合。然而,由于内存强度,大多数现有的方法没有带来一阶逻辑的最佳表达能力,排除了关键的解决能力抽象视觉推理,其中代理需要通过在不同场景中对抽象概念进行类比来进行推理。为了克服这个问题,我们提出了神经符号消息传递推理机 (NEUMANN ),它是一种基于图的可微分正向推理机,以高效存储的方式传递消息用函子处理结构化程序。此外,我们提出了一种计算高效的结构学习算法,用于对复杂的视觉场景进行解释性程序归纳。为了评估,除了常规的视觉推理任务,我们提出了一个新的任务,幕后视觉推理,其中代理需要学习抽象程序,然后通过想象未观察到的场景来回答查询。
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法；其次，基于数据内部关系，介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
8 月 26 日，华为机器视觉与 InfoQ 联合举办的 DevRun 开发者沙龙·华为机器视觉技术开放日 - 杭州专场，在华为杭州研究所成功举办。本次沙龙邀请到华为机器视觉多位资深技术专家对摄像机 App 开发、摄像机 AI 模型转换与精度分析、摄像机 AI 模型部署与推理等几个议题做了深度分享，沙龙介绍了 AI 算法实践以及软件定义摄像机的特点和功能。华为机器视觉专家们还通过实操环节为与会开发者们进行了演示。
用 AI 算法玩游戏，打破人类玩家的记录，是一种什么体验？ DreamerV2 agent（智能体）可以在 Atari（雅达利）的 55 款经典游戏中挑战人类玩家。 其中不乏我们熟悉的打砖块、蒙特祖玛的复仇、小蜜蜂等经典游戏。 可能有些朋友不知道 Atari，这里简单介绍一下。 1976 年，Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机，这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。 80 后、90 后非常熟悉的 FC 红白机（超级马里奥、魂斗罗、松鼠大作战、坦克等等）则是十几年之后的事情
“状态” 算是 人们对事物一个很基本的抽象理解了，在现实世界里，“状态” 无时无刻不体现在我们的生活和工作之中；现实中客观存在的事物，我们总可以给它定义出几个状态来。 而在软件领域，也很早就形成了基于状态的行为模型范式，即 有限状态机(Finite-State Machine)。 本文将 结合状态机的实现框架Spring State Machine (aka. SSM, 下面的内容将直接使用此简称)，介绍下状态机的基本原理,以及在实践中遇到的一些坑。
在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。
这篇论文被接受为 ICLR 2019 的 Poster，它的评分为 6、5、7。正如评审该论文的领域主席所言，这篇论文提出了一个非常有意思的正向链模型，它利用了元层级的扩展，并以一种非常简洁的方式降低了谓项参数，从而降低了复杂度。
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
近日，伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的李博教授及其团队与斯坦福大学共同发表的工作 “DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT Models”一文，提出了一种评价大模型可信性的方法，重点关注 GPT-4 和 GPT-3.5。此文也被多个平台包括Huggingface AMiner 学术平台转发.
本文以TGI对Llama 2的支持为例，解读TGI的模型加载和推理实现，总结其中运用到的推理优化技巧，最后以TGI增加AWQ推理支持为例复盘模型加载逻辑。虽尽力保持行文简洁，但最后成文还是很长，请读者按需跳转阅读。本文所分析TGI代码版本为1.1.1。
来源：arXiv 作者：闻菲，刘小芹 【新智元导读】南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”（abductive learning）的概念，将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起，能够同时处理亚符号数据（如原始像素）和符号知识。实验中，基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM，在没有图像标签的情况下，学会了分类模型，能力远超当前最先进的神经网络模型。作者表示，就他们所知，溯因学习是首个专门为了同时进行推理和感知而设计的框架，为探索接近人类水平学习能力的AI打开了新的方向。假设你在踢足
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，本文为第三部分—选中自然语言处理任务的
导语 | 在进行 NLP 模型评测时，我们通常会使用一些准确性指标去评价模型，例如 F1, MAP, ACC 等。虽然这些指标可以较为公正的评判模型的总体能力，但在对模型进行监控和优化时，有时需要知道更多的细化指标。本文以语义相似度模型为例，浅谈 NLP 可解释评测，希望与大家一同交流。文章作者：许元博、周磊，腾讯CSIG质量部评测研究员。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
