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学术模型最新视觉报道_学术模型的类型(2024年12月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

学术模型

深度学习必经的四个阶段，你到哪一级了？机器学习领域广阔无垠，如何从零开始走向专业？这里为你提供一份学习路线图，希望能助你一臂之力。 𐟔 阶段1：入门级入门级的目标是掌握以下技能：能够处理小型数据集理解经典机器学习技术的关键概念熟悉经典网络，如DNN、CNN和RNN 𐟚€ 阶段2：进阶水平进阶水平与入门级没有明显界限，这个阶段能够处理更大的数据集，并使用高级网络处理自定义模型：能够处理更大的数据集能够自定义模型完成任务网络模型精度提升 𐟏Ž️ 阶段3：熟练水平在熟练水平，你需要掌握更复杂的数据集处理方法，并学会加速模型训练：能够处理大规模数据和存储网络模型调参无监督学习和强化学习 𐟏… 阶段4：专家级专家级的目标是掌握前沿学术模型的发展，明确自己的兴趣，并能够提出新的模型：使用JAX或DALI处理数据熟悉图神经网络和Transformer模型每个阶段都需要不断学习和实践，逐步提升自己的技能和知识。希望这份路线图能帮助你在深度学习的道路上稳步前行！

深度学习的四个阶段，你在哪个阶段？深度学习可以分为四个阶段，每个阶段都需要掌握不同的技能和知识。让我们来看看你目前处于哪个阶段吧！入门级 𐟚𖢀♂️ 在这个阶段，你能够掌握基础技能，比如如何搭建一个简单的神经网络，或者如何使用常见的深度学习框架。你可能会开始了解一些基本的概念，比如激活函数和损失函数。进阶水平 𐟏ƒ‍♀️ 进阶水平并没有一个明确的分界线，但在这个阶段，你能够处理更大的数据集，使用更高级的网络结构来处理自定义模型。你可能已经开始尝试不同的优化算法，或者了解一些新的网络架构。熟练水平 𐟏… 在熟练水平，你需要掌握更加丰富的数据集处理方法，并学会如何加速模型训练。你可能已经开始使用一些高级的技巧，比如梯度下降的变种，或者学习率调整策略。专家级 𐟎“ 到了专家级，你不仅掌握了前沿的学术模型的发展，还知道自己的兴趣所在，并能提出新的模型。你可能已经开始参与一些研究项目，或者在某个领域内成为专家。深度学习不仅是算法岗位面试的重点，也是人工智能的核心技术。通过解决深度学习问题，你可以展示你的创新思维、问题解决能力和创造力。同时，由于深度学习领域的快速发展，你需要持续关注行业动态和趋势，以及具备良好的学习能力和适应能力。

Nature刊文：AI模型越大越“胡说”！现在，基于大语言模型（LLM）的通用型人工智能（AI）系统已广泛应用于教育、医疗、科学和管理领域。然而，这些模型常常出错，所以需要在用户的监督下使用。 9月26日，一项发表于《自然》的研究发现，随着 AI 模型的变大（利用更多训练数据，涉及更多参数或决策节点，消耗更多算力），聊天机器人会变得不再回避问题或转移话题，而是更可能生成错误的答案，而且人们常常难以发现这些错误。为了研究 AI 模型在变大的过程中会发生何种变化，研究人员分析了 3 种大语言模型：OpenAI 的 GPT、Meta 的 LLaMA 和学术团体 BigScience 开发的 BLOOM。研究人员用数千道包括算术、字谜、地理和科学在内的题目测试了这些模型，评判 AI 模型出错的可能性是否与人类对问题难度的感知相匹配，以及人们识别错误答案的能力如何。结果显示，随着 AI 模型变大，回答变得越来越精确，同时可靠性也会变低。由于更大的 AI 模型不太可能说自己不知道，因此不精确的回答中的错误答案的比例也有所上升，在一些改进的模型中，错误答案的比例甚至超过了 60%。此外，人类志愿者在判断 AI 模型的回答是否准确时，有 10%～40% 的可能会将有错的回答误判为准确，因此人类也无法监督这些模型。研究人员建议，开发者或许可以设定一个阈值，让聊天机器人在问题难度过大时拒绝回答。「热门微博」「科研动态」「AI大模型」「人工智能」

希腊天文学传统一直以来都是人类认识宇宙的基石之一，在这之中，克劳地ⷦ‰˜勒密（Claudius Ptolemy）被认为是一个极具影响力的人物。 ? 托勒密生活在公元2世纪的古罗马埃及，他是一位多才多艺的学者，涉猎领域包括天文学、地理学、数学等。 ? 他最为著名的作品之一是《天文学大成》，这部巨著将他的天文学思想和观点进行了全面而系统的阐述。 ? 在这部作品中，他提出了著名的地心说，认为地球位于宇宙的中心，而其他星体则围绕地球运转。 ? 虽然这一观点在后来的科学发展中被推翻，但它在中世纪欧洲长期影响了人们对宇宙的理解。 ? 他的天文学著作《天文学大成》深刻地影响了整个天文学领域，并且在中世纪欧洲的学术界产生了长期的影响。 ? 我们需要了解希腊天文学传统在托勒密之前的基础。古希腊时期，天文学家们开始用观测和数学方法来解释天体的运行。 ? 亚里士多德（Aristotle）提出了一个地心宇宙模型，即所有星体都围绕地球运动。这个模型在后来的希腊天文学中占据重要地位。然而，随着时间的推移，一些天文观测结果无法被这个模型解释，为此，托勒密提出了一种修正版本。 ? 托勒密的贡献在于他提出了一种被称为“地心说”的天文模型，该模型在《天文学大成》中得到了详细阐述。 ? 根据这个模型，地球位于宇宙的中心，而其他星体则沿着复杂的轨道在地球周围运动。尽管这个模型在今天看来是错误的，但在当时却是一种令人信服的解释，能够解释大部分天文观测结果。 ? 为了支持自己的理论，托勒密在《天文学大成》中运用了大量的数学和几何方法。他引入了“等中心”和“等周角”的概念，以解释行星在天空中的运动。 ? 这些方法在当时的学术界引起了广泛关注，并且被后来的天文学家广泛采用。 ? 尽管托勒密的模型在某些方面存在问题，但他的方法奠定了天文学研究中数学和观测相结合的基础，这种方法至今仍然被广泛应用。 ? 托勒密的影响远不止于他的著作。他的天文学理论在中世纪欧洲的学术界产生了深远的影响。在这个时期，基督教教会对科学研究有着重要影响，而托勒密的地心说被认为与宗教教义相符合。 ? 因此，他的天文学模型成为了中世纪天文学的主流观点，并在教育和研究中占据重要地位。 ? 随着文艺复兴时期的到来，人们对天文学的研究态度发生了变化。 ? 尼古拉ⷥ“姙𝥰𜯼ˆNicolaus Copernicus）提出了日心说模型，即太阳位于宇宙的中心，而行星则围绕太阳运动。这一理论挑战了托勒密的地心说，最终在科学界获得了认可。 ? 尽管如此，托勒密的贡献仍然无法忽视。他的方法和数学技巧为日后的天文学发展提供了重要的基础，而他的地心说模型在历史上仍具有重要意义。 ? 托勒密的希腊天文学传统与学术影响是天文学史上的重要篇章之一。他的《天文学大成》不仅在当时引领了天文学的发展方向，也在中世纪欧洲的学术界产生了深远的影响。 ? 尽管他的模型在今天已经被否定，但他的方法和思想依然对天文学的发展产生着持久的影响。通过深入分析和举例，我们可以更好地理解托勒密的贡献及其在希腊天文学传统中的地位。 ? 他的思想方法、天文模型以及对观测数据的分析方式，为后来的科学家们提供了宝贵的启示和借鉴。 ? 希腊天文学传统中的克劳地ⷦ‰˜勒密，作为一个伟大的思想家和学者，将继续在人类认识宇宙的历史长河中闪耀其独特的光芒。

有了这个神经网络绘图模板，再也不用求人了 𐟎谟“š 这套精心设计的64页神经网络绘图模板是深度学习和人工智能领域的理想演示工具。它通过直观的图形和动态效果，帮助用户清晰、专业地展示复杂的神经网络结构和概念。 𐟓Š𐟎蠦衦🤸�…含了多种预设图表，从基础神经元模型到高级深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。每张图表都经过精心设计，以简洁的方式阐述复杂的概念，适合初学者快速理解和掌握。 𐟎䰟“ˆ 这些模板适用于学术报告、教学演示或技术交流等多种场合，使你的演示更加生动和专业。它们不仅适用于深度学习的新手，也适合专业的研究者和教育者，帮助他们更高效地开发、优化和教授深度学习算法。

LongLoRA：LLM微调提速最近，来自香港大学和MIT的研究人员提出了一种名为LongLoRA的大模型微调方法。这个方法可以大大提高长上下文LLM的微调效率。LongLoRA主要通过两个方面来加速LLMs的上下文扩展：稀疏局部注意力：即使在推理过程中需要密集的全局注意力，LongLoRA也能通过稀疏的局部注意力进行有效且高效的微调。它提出的“平移短注意力”（S2-Attn）方法，能够在保持相似性能的同时，带来计算上的节省。参数高效微调：LongLoRA还重新探讨了上下文扩展的参数高效微调问题。它在各种任务上展示了显著的实证结果，同时扩展了模型的上下文，保持了原始架构的完整性，并与大多数现有技术兼容。此外，研究团队还收集了一个用于监督微调的数据集LongQA，并在GitHub平台上公开了相关的代码、模型、数据集和演示。 LongLoRA不仅在学术研究上有重要贡献，还能在实际应用中提供更高效、更准确的LLM微调方法。

OLS模型在性别薪资差距研究中的应用在学术研究中，理论方法的学习通常采用讲座（lecture）-研讨会（seminar）的形式，有些还会加入实验室（lab）进行实操体验。讲座主要讲解理论知识，研讨会则供学生讨论和思考，巩固理论学习。这种方式循序渐进，虽然需要学生花费时间进行预习，但整体效果不错。这次研究的主题是OLS回归模型。在探索过程中，我们发现了一篇非常有趣的OLS应用论文。这篇论文大约有19页，包括参考文献，主要研究了性别、工作声望与薪资差距的关系。论文中特别提到了交互项（interaction term）指标，这对理解研究结果至关重要。在这篇论文中，P值是一个非常重要的指标。助教推荐了ASA关于P值的声明，认为值得仔细阅读。通过这篇论文，我们深入了解了如何应用OLS模型来研究实际问题，这无疑是一次宝贵的学术体验。

模型简单就一定不好吗？𐟤” 最近一直在琢磨一个问题：模型简单就真的不好吗？虽然我也只是个学术小白，但总觉得有些地方不太对劲。在国内的学术圈子里，论文评审时经常会听到“模型过于简单”这样的批评，但具体简单在哪里却从来不说。这让我有点摸不着头脑。其实，我和导师讨论过这个问题，发现那些发表在国际期刊上的论文，用的模型往往也不复杂。甚至有一次，我的外导直接把我的复杂模型给pass掉了。难道模型简单真的是个问题吗？简单真的不好吗？我觉得，只要能解决问题，方法简单点也没啥吧。毕竟，直接解决问题才是王道，不是吗？可能是我比较注重问题导向吧，或者也可能是我能力有限。总之，我觉得能用直接的方法解决问题，就别绕一大圈。把一堆变量堆砌在一起，中介、调节、相关不相关的都要验证一遍，不仅麻烦，还浪费资源。为了复杂而复杂，制造出一堆学术垃圾，真的没啥意义。你们觉得呢？模型简单就真的不好吗？欢迎大家讨论讨论！𐟒쀀

腾讯AI领域重要人事变动，杰出科学家刘威已离职。刘威曾深度参与腾讯混元大模型构建，并在学术界和工业界享有盛誉，拥有哥伦比亚大学博士学位，曾任IBM沃森研究中心研究科学家，发表论文超百篇，总引用3600多次。加盟腾讯AI Lab后，带领团队取得显著成绩，入选2023 IEEE Fellow。今年9月，腾讯发布新一代大模型腾讯混元Turbo，推理效率提升100%，成本降低50%。（ITBEAR）腾讯AI人事变动刘威离职#腾讯混元大模型#

AI峰会伦敦站第二天精彩纷呈 𐟌 Crystal Johnson (NASA): * 利用AI/ML进行地球科学数据分析和天气预报。 * 开发AI解决方案应对太空探索中的孤独和辐射挑战。 * 与私营企业和学术界合作，加速突破性进展。 𐟖寸 John Abel (Google Cloud): * 强调了生成式AI的能力，如多模态理解和长上下文窗口。 * 强调了为不同任务选择合适模型的重要性。 * 通过事实支撑模型，防止幻觉。 * 宣布将在伦敦举办大型AI黑客大赛。 𐟧𔠁lberto Prado & Adriana Trung (Unilever): * 将AI应用于研发、配方和生产。 * 推出了“Datalab生态系统”，与AI和仿真公司合作。 * 分享了与合作伙伴共同创造解决方案的早期经验。 𐟏栈SBC, Nvidia, Bristol Univ Panel: * 指出在英国保留AI人才是一个关键挑战。 * 介绍了英国即将推出的强大且节能的MONAI AI超级计算机。 * 建议公司识别高价值AI用例，以便集中精力发展。

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