前言本期推出一種基于KNN+GCN和基于全局注意力機(jī)制優(yōu)化的BiGRU并行分類模型，在故障診斷任務(wù)上效果顯著！1模型簡介與創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1模型簡介在應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphConvolutionalNetworks,GCN)到信號(hào)模式識(shí)別領(lǐng)域中，最關(guān)鍵的是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)；我們利用基于KNN的軸承故障信號(hào)預(yù)處理的方法，來構(gòu)建故障信號(hào)序列的圖結(jié)構(gòu)，并用GCN+BiGRUGlobalAttention網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行診斷識(shí)別，取得了一定精度的分類效果。1.2創(chuàng)新點(diǎn)介紹基于K...

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)就是一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)，也就是yf(x)中的f”今天這篇文章主要是用來記錄一個(gè)問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么學(xué)習(xí)的？這個(gè)問題是在昨天寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)框架——PyTorch和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——Transformer架構(gòu)時(shí)突然發(fā)現(xiàn)的一個(gè)問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程在學(xué)習(xí)大模型或者說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，我們知道一件事就是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)完成之后，需要經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；具體流程就是要把訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到模型中，然后模型經(jīng)過一系列的...

“PyTorch就是工具，而Transformer就是理論；而理論指導(dǎo)工具。”我們都知道大模型的本質(zhì)是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因此我們學(xué)習(xí)大模型就是在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；但了解了很多關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論，但大部分人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都沒有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，也就是說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么？它長什么樣？事實(shí)上所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上就是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，里面涉及大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算；只不過其運(yùn)算的主要數(shù)據(jù)類型是——向量，具體表現(xiàn)為多維矩陣。PyTorch和Tran...

01、概述隨著2024年接近尾聲，我們見證了人工智能（AI）領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。強(qiáng)大的大語言模型（LLM）重塑了我們與技術(shù)的互動(dòng)方式，自主智能體的出現(xiàn)將生產(chǎn)力提升到了新的高度。每年都有新的可能性涌現(xiàn)，AI仍然是最令人興奮、發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。無論你是初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人、技術(shù)開發(fā)者，還是正在考慮換個(gè)職業(yè)道路的求職者，了解未來市場(chǎng)的發(fā)展方向至關(guān)重要。如果你想提升技能或從頭開始，了解哪些AI技能在未來幾年中最具需求，可以...

科學(xué)發(fā)現(xiàn)漫長且成本高昂，為了加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，降低研究成本，并提高研究質(zhì)量，芯片廠商AMD推出了AgentLaboratory，這是一個(gè)基于自主大型語言模型（LLM）的框架，能夠完成整個(gè)研究流程。AgentLaboratory接受人類研究想法和一組筆記作為輸入，將其提供給一系列由LLM驅(qū)動(dòng)的專門Agent組成的流程線，并產(chǎn)生研究報(bào)告和代碼倉庫。AgentLaboratory接受人類提供的研究想法，并通過三個(gè)階段——文獻(xiàn)綜述、實(shí)驗(yàn)和報(bào)告撰寫——來產(chǎn)生全面的研...

01、概述隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，語音助手、自動(dòng)轉(zhuǎn)錄和情感分析等領(lǐng)域都取得了顯著的進(jìn)展。我們看到越來越多的AI系統(tǒng)能夠完成精確的語音識(shí)別和翻譯任務(wù)，為我們的日常生活帶來了諸多便利。然而，盡管這些系統(tǒng)在處理準(zhǔn)確性和效率方面表現(xiàn)優(yōu)異，但它們依然未能很好地捕捉到人類情感和意圖的細(xì)微差別。換句話說，雖然AI能夠精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)錄語音或翻譯文本，但在傳遞和理解情感方面卻存在明顯的不足，這就限制了它們?cè)谠S多需要情感...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2501.05020項(xiàng)目鏈接：https:chenyingjie.github.ioprojectsPerceptionasControl亮點(diǎn)直擊引入了3D感知運(yùn)動(dòng)表示，以促進(jìn)精細(xì)化的協(xié)同運(yùn)動(dòng)控制，該表示可以被修改和感知，從而將用戶意圖轉(zhuǎn)化為空間對(duì)齊的運(yùn)動(dòng)控制信號(hào)?；?D感知運(yùn)動(dòng)表示，提出了一種精細(xì)化運(yùn)動(dòng)可控的圖像動(dòng)畫框架，即PerceptionasControl，利用擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)精確且靈活的協(xié)同運(yùn)動(dòng)控制。該框架通過對(duì)用戶意圖的解析，可以支持多種與運(yùn)...

多智能體系統(tǒng)研發(fā)正在快速發(fā)展，過去一年我們?cè)治?1篇研究多智能體的論文，說明自主代理系統(tǒng)的研究正逐漸成為一個(gè)炙手可熱的話題。為了使這些系統(tǒng)能夠與人類用戶和其他系統(tǒng)有效互動(dòng)，確保其行為的可糾正性（corrigibility）和一致性（alignment）是至關(guān)重要的。1月11日，arXiv發(fā)表的艾倫圖靈研究所的最新成果《OnCorrigibilityandAlignmentinMultiAgentGames》，這篇論文聚焦于多代理環(huán)境中的自主代理的可糾正性問題，并提出...

01、概述近年來，AI視頻和圖像生成技術(shù)的進(jìn)步不僅在視覺質(zhì)量上取得了突破，還在響應(yīng)用戶的詳細(xì)指令方面變得更加智能。對(duì)于藝術(shù)家、電影制作人、企業(yè)以及各類創(chuàng)意工作者而言，AI工具正打開全新的創(chuàng)作可能性，帶來了前所未有的高精度和高效輸出。這些技術(shù)不僅能夠生成逼真的圖像和視頻，還能提供接近人類創(chuàng)意的“電影級(jí)”效果，滿足從娛樂到廣告等多領(lǐng)域的專業(yè)需求。然而，AI視覺生成技術(shù)的最大挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)更高的真實(shí)感與精...

本文將介紹如何利用AIAgent技術(shù)，幫助工程師在交易系統(tǒng)的研發(fā)過程中提高效率，具體從問題排查、測(cè)試數(shù)據(jù)生成、經(jīng)驗(yàn)共享等多個(gè)角度分析，并通過案例展示其應(yīng)用。一、交易系統(tǒng)研發(fā)中的挑戰(zhàn)交易系統(tǒng)可以比作一個(gè)復(fù)雜的“千層餅”，包含大量的鏈路、服務(wù)和數(shù)據(jù)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率產(chǎn)生影響。對(duì)于工程師而言，在復(fù)雜的交易系統(tǒng)中進(jìn)行問題排查、測(cè)試和優(yōu)化，如同在迷宮中尋找出口。以下是工程師在日常研...

編輯星璇出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）要問CES2025上熱門展品有哪些？相信很多人都會(huì)說：機(jī)器人！但眼花繚亂的審美疲勞下，不妨稍微分點(diǎn)時(shí)間來關(guān)注下家中常備的電視機(jī)。會(huì)展上如果你問某人他們想從2025年發(fā)布的電視中得到什么，他們會(huì)說“更多的軟件和人工智能”。這也不難理解，因?yàn)樵缭诎肽昵?，國?nèi)外許多電視廠商就紛紛宣布要搞大模型版本的電視了！不妨一看國外電視界面的扛把子們都玩出哪些花樣來。本周在拉斯維加...

編者按：向量嵌入技術(shù)真的能像宣傳的那樣精確地幫助檢索和理解信息嗎？檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)的可靠性真的像我們想象的那么高嗎？本文揭示了RAG技術(shù)中最為致命的技術(shù)短板——向量嵌入技術(shù)的語義匹配可靠性。作者并非停留在批評(píng)，而是提供了一個(gè)務(wù)實(shí)的解決方案：將向量嵌入作為搜索結(jié)果的優(yōu)化工具，與傳統(tǒng)的同義詞搜索等方法配合使用，而非唯一檢索依據(jù)。本文系原作者觀點(diǎn)，BaihaiIDP僅編譯轉(zhuǎn)載。作者M(jìn)ichaelWood編譯岳揚(yáng)在RAG...

今天給大家介紹一篇時(shí)間序列表示學(xué)習(xí)的文章，這篇文章提出了一種和對(duì)比學(xué)習(xí)不同的表示學(xué)習(xí)方法，無需顯示構(gòu)造負(fù)樣本，避免了偽負(fù)樣本影響對(duì)比學(xué)習(xí)效果的問題。論文標(biāo)題：FrequencyMaskedEmbeddingInference:ANonContrastiveApproachforTimeSeriesRepresentationLearning下載地址：??https:arxiv.orgpdf2412.20790v1??1.研究背景?表示學(xué)習(xí)可用來將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成向量，用于后續(xù)的深度學(xué)習(xí)任務(wù)?，F(xiàn)有的表示學(xué)習(xí)基本都采用對(duì)...

近日，HuggingFace最近開源的一個(gè)Agent項(xiàng)目：smolagents。相較于其它框架，它的理念和實(shí)現(xiàn)都比較簡單。基于python開發(fā)，核心設(shè)計(jì)理念是“少即是多”。相比市面上動(dòng)輒幾萬行代碼的Agent框架，它保持了極簡的風(fēng)格，核心代碼僅有數(shù)千行，但功能卻毫不遜色。HuggingFace團(tuán)隊(duì)希望通過這種方式，降低Agent開發(fā)的門檻，讓更多開發(fā)者能夠快速上手。設(shè)計(jì)亮點(diǎn)smolagents的最大亮點(diǎn)在于其對(duì)“代碼Agent”的原生支持。這意味著Agent的行為將...

一、背景得物開放平臺(tái)是一個(gè)把得物能力進(jìn)行開放，同時(shí)提供給開發(fā)者提供公告、應(yīng)用控制臺(tái)、權(quán)限包申請(qǐng)、業(yè)務(wù)文檔等功能的平臺(tái)。面向商家：通過接入商家自研系統(tǒng)。可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化庫存、訂單、對(duì)賬等管理。面向ISV：接入得物開放平臺(tái)，能為其產(chǎn)品提供更完善的全平臺(tái)支持。面向內(nèi)部應(yīng)用：提供安全、可控的、快速支持的跨主體通訊。得物開放平臺(tái)目前提供了一系列的文檔以及工具去輔助開發(fā)者在實(shí)際調(diào)用API之前進(jìn)行基礎(chǔ)的引導(dǎo)和查詢。...

最優(yōu)傳輸距離數(shù)值求解拉格朗日成本下的神經(jīng)最優(yōu)傳輸一文中，筆者整理了三個(gè)要點(diǎn)：1.最優(yōu)傳輸距離（也稱推土距離）將統(tǒng)一深度學(xué)習(xí)概率分布距離計(jì)算2.大模型Transformer等價(jià)的重整化群流都將會(huì)沿著最優(yōu)傳輸?shù)姆较蜻M(jìn)行3.拉格朗日成本處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)傳輸能更有效地建模復(fù)雜的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)文章提到最優(yōu)傳輸距離目前受到數(shù)值計(jì)算效率的制約，影響了其廣泛應(yīng)用。這也是筆者一直關(guān)注的方向之一。文中介紹的紐約大學(xué)和Meta的AI學(xué)者創(chuàng)新的...

相似性搜索為何重要？人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，催生了大量高維數(shù)據(jù)表示形式，即嵌入（embeddings），它們捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系，助力強(qiáng)大的分析與理解。然而，在大型數(shù)據(jù)集中查找相似嵌入是一項(xiàng)計(jì)算密集型任務(wù)。相似性搜索在檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）領(lǐng)域引發(fā)了變革。RAG將傳統(tǒng)信息檢索與語言模型相結(jié)合，通過利用相似性搜索查找相關(guān)文檔，使模型能訪問更廣泛的知識(shí)庫，生成更具信息量和上下文...

1.引言近年來，大型語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的參數(shù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長趨勢(shì)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的通用智能，在眾多自然語言處理任務(wù)上取得了突破性進(jìn)展。然而，這些龐大的模型也伴隨著高昂的訓(xùn)練成本、巨大的計(jì)算資源需求以及難以部署等問題，極大地限制了其廣泛應(yīng)用。為了解決這些問題，業(yè)界開始探索更加高效、輕量化的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法。在這樣的背景下，微軟研究院機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，推出了一系列名為“Phi”...

2024年，AIAgents成為熱門概念，2025年則有望成為其爆發(fā)元年。AIAgents在企業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用日益廣泛，但在落地過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文將基于Langbase的研究報(bào)告，探討AIAgents的發(fā)展現(xiàn)狀，包括LLM提供商的選擇、應(yīng)用場(chǎng)景、落地制約因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景與參與者Langbase對(duì)來自100多個(gè)國家的3400多位專業(yè)人士進(jìn)行了調(diào)查，涵蓋C級(jí)高管（46%）、工程師（26%）、客戶支持（17%）、市場(chǎng)營銷（8%）、IT（3%...

摘要自ChatGPT和GPT4發(fā)布以來，大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到廣泛關(guān)注，為將人工智能整合到醫(yī)學(xué)中引入了變革性范式。本調(diào)查全面概述了LLMs和MLLMs在醫(yī)學(xué)中的發(fā)展、原理、應(yīng)用場(chǎng)景、挑戰(zhàn)和未來方向。具體而言，它首先考察了范式轉(zhuǎn)變，追溯了從傳統(tǒng)模型到LLMs和MLLMs的轉(zhuǎn)變，并強(qiáng)調(diào)了這些LLMs和MLLMs在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。接下來，調(diào)查回顧了現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)LLMs和...