美术文化共3058篇
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全市场都上涨了 这套LLM智能体选出的战略累计收益超50% 重点是代码开源！
1.背景在量化买卖畛域，Alpha因子开掘是外围焦点之一，探求和提炼那些能够预测资产收益的预测信号，尤金·法玛提出了有效市场假说，EfficientMarketHypothesis，EMH，，指出股票多少钱是一切市场可用消息的反映，股票多少......
实用于百万级单元格的TableRAG Google新钻研
1.基于LLM的TableQA存在的疑问应用LLM来启动表格了解义务往往会将整个表格喂给LLM，但是这种方法存在必定的局限性，•首先，受限于LLM高低文长度的限度；比如，一个蕴含100列和200行的中等大小表格，单元格数量超越40，000个......
AI.x社区原创内容颁布规范
欢迎到来AI.x，AI.x社区努力于为技术人提供一个谐和、融洽、气氛良好、内容优质的交换与学习的平台，社区激励大家积极积极颁布有价值的内容，与咱们共建AIGC的专属生态，一、原创要求，一，原创内容特指以下含意，原创帖子，自己独立实现的文章创......
如何改换社区头像和昵称
社区头像和昵称是咱们在社区的第一名片，如何去修正头像和昵称呢，第一步，在团体主页点击自己的头像或昵称，会进入到头像，昵称修正页面，第二步，在头像，昵称修正页面启动修正即可，1.修正头像2.修正昵称假设修正后，没有立刻失效，你可以在修正页面右......
基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
引言随着人工智能的飞速开展，机器学习，特意是深度学习，在过去几十年中在许多畛域和运行中取得了清楚的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性经常超越人类，推进了智能驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像......
基于预训练模型的常识图谱嵌入编辑
一、引言常识图谱和大型言语模型都是用来表示和处置常识的手腕，不同于大型言语模型，常识图谱中的常识理论是结构化的，这样的结构让其具备更强的准确性和可解释性，常识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将常识图谱......
多token预测 优化大模型推理效率 Meta等最新钻研
GPT，4、Gemini系列、Llama，3等开闭源大模型，理论经常使用的是下一个token预测，Next，tokenPrediction，的损失函数启动预训练，这种方法只管弱小，但有很多局限性，例如，须要少量的训练数据才干使模型到达人类儿......
新架构训练效率大幅优化 2来了 再战Transformer！原作者带队的Mamba
自2017年被提出以来，Transformer曾经成为AI大模型的干流架构，不时稳居言语建模方面C位，但随着模型规模的裁减和须要解决的序列不时变长，Transformer的局限性也逐渐凸显，一个很清楚的毛病是，Transformer模型中自......
NPU GPU 相比 与 有什么差异
作者，PureStorage编译，岳扬如今，人工智能畛域的软配件很多都是专门为人工智能及神经网络操作的优化而定制的，这其中就包含神经网络处置单元，NPU，，大家理论会将这种配件与图形处置器，GPU，启动对比，由于两者都能放慢人工智能义务的处......
性能 名目 OpenAI在API新增 可精细化治理模型
4月17日，OpenAI在社交平台发表，在API仪表盘中新增，名目，治感性能，协助企业、团体开发者更精细化的治理、跟踪模型，名目标性能包含，模型的选用、性能、线程、助手、模型微调、数据存储等，同时可以将创立的API名目与团队中的其余成员共享......