作者：David Blitz、Matthias X. Hanauer、Tobias Hoogteijling、Clint Howard标题：The Term Structure of Machine Learning Alpha前言非线性的机器学习模型确实能够捕捉股票特征和未来回报之间复杂关系。然而，相关文献主要侧重预测收益，而忽略了相关交易成本。在基于美股的数据测试后，我们发现这类模型表现较好的
如果说，RLHF中的「人类」被取代，可行吗？谷歌团队的最新研究提出了，用大模型替代人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF）。论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.00267结果发现，RLAIF可以在不依赖人类标注员的情况下，产生与RLHF相当的改进效果，胜率50%。同时，谷歌研究再次证明了RLAIF和RLHF，比起监督微调（SFT）胜率都超过了70%。如今
编辑：蛋酱两天前，OpenAI 宣布要在一周之内将官方插件 Code Interpreter 通过设置中的 Beta 面板向所有 ChatGPT Plus 用户提供。这个消息让很多人激动了起来，毕竟此前 Code Interpreter 一直处于封闭测试阶段，只有一小部分用户真正使用过。这些内测用户用它来数据分析、创建图表、编辑文件、执行数学运算等，反响普遍不错。大家没有等太久，今天，Code I
本文节选自《机器学习入门基础（微课版）》10.5 XGBoost 算法 XGBoost 是 2014 年 2 月由华盛顿大学的博士生陈天奇
编辑：小舟随着大模型掀起新一轮 AI 热潮，人们开始思考：大模型的强大能力来源于什么？当前，大模型一直在由不断增加的「大数据」来推动。「大模型 + 大数据」似乎已经成为构建模型的标准范式。但随着模型规模和数据量的不断增长，算力的需求会迅速膨胀。一些研究者尝试探索新思路。6 月，微软发布了一篇题为《Textbooks Are All You Need》的论文，用规模仅为
编辑：杜伟 你还在用 TensorFlow 吗？提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今，成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研究人员都投入到了这一开源软件库上。不过近年来，关于 TensorFlow 的争议不断，谷歌要放弃 TensorFlow 转向 JAX 的新闻也曾闹得沸沸扬扬。那么，TensorFlo
编辑：学妹据江西省人民政府网站9月12日消息，江西省教育厅近期答复省政协十三届一次会议第0322号提案《关于实施科教兴省的关键在于大幅提升理工科博士研究生的规模和待遇的建议》称：与周边的安徽、湖南和湖北等省份比，江西在研究生教育特别是博士研究生教育方面仍存在较大差距；可以考虑由高校从“双一流”专项资金中设立专项，提高理工科博士生生活补贴（待遇），并根据业绩奖励优秀博士生。据澎湃新闻显示，2023年
假设您想根据内容和主题对数百（或数千）个文档进行分类，或者您希望出于某种原因将不同的图像组合在一起。或者更重要的是，假设你有相同的数据已经被分类但是你想要挑战这个标签，您想知道数据分类是否有意义，或者是否可以改进。好吧，我的建议是你对数据进行聚类。信息经常会因为冗余等各种原因变得模糊不清，而将数据分组到具有相似特征的群集（群集）中是一种有效的方式。聚类是一种广泛用于查找具有相似特征的观察组（称为聚
鱼羊 西风 公众号 QbitAI把AI用在马桶里识别“肛纹”，拿蜘蛛尸体做机械抓手，研究说话总倒装的人脑子里都在想些啥……这些正经研究集体出场，就知道“第一届”搞笑诺贝尔奖它又双叒来了。（第33届“第一届”~）还是熟悉的画风（欢乐纸飞机开场）：还是熟悉的味道：颁奖嘉宾也一如既往的重磅（真·诺贝尔奖得主们）：并且和众多国际大奖一样，不乏中国学者的身影。别的咱也不多说了，快来一起看看哪些获奖研究，能让
单次检验的I类错误假设检验是用于检验统计假设的一种方法，其基本思想是“小概率事件”原理，即小概率事件在一次试验中基本上不会发生。假设检验的基本方法是提出
核心点：机器学习知识点全面总结，推荐收藏！机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。1. 有监督学习
1 内部员工吐露2 真正的内幕免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」 ；不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人 。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」1 内部员工吐露每
『每个实验保存完整config + wandb远程追踪』还在给model取巨长的文件名来记录其超参吗？out了。wandb可以把config和结果曲线同步云端供横向评比和查看。同步云端的代码：def wandb_init(cfg: DictConfig): wandb.init( project='best paper', group=cfg.exp_gro
作者：Matt Might 编辑：学妹博士难毕，全球皆如此。差不多每个学校都有1/3到一半的博士研究生拿不到学位。读博失败不仅本人难受，导师也不好过。为了帮助自己的博士生们顺利毕业，犹他大学的Matt Might教授（计算机科学家，生物学家，教育家），总结并发表了著名的“10 Easy Ways to Fail a Ph.D. ”“读博失败的10大常见原因”，可谓是鞭辟入
大模型AI知识评测在这个信息爆炸的时代，如何高效地学习和评测知识一直是一个备受关注的话题。人工智能技术提供了全新的学习和评测
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8月24日，2023国自然正式放榜，根据基金委发布公告，2023年国家自然科学基金共资助303329项。其中国家杰青项目415计制图：科学家之家20...
编辑：编辑部【新智元导读】多模态大模型的战场上，已有人闻到风声。据外媒爆料，OpenAI的全新多模态模型Gobi似乎已在筹备中。谷歌和OpenAI的这场对决，似乎已是箭在弦上了。随着今年秋天的临近，谷歌和OpenAI的多模态模型之战，也进入到白热化阶段。就在上周，谷歌已经对一些外部公司开放了多模态大模型Gemini的功能。而OpenAI，当然不会坐以待毙。他们正
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章
导读图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波
当我们开始讨论在工业自动化应用中使用哪种编程语言时，通常我们会首先谈论IEC 61131-3标准中用于可编程逻辑控制器（PLC）更接近机器代码的编译语言慢...
对于在一个有各种角色的团队中工作的数据科学家来说，编写干净的代码是一项必备的技能，因为：清晰的代码增强了可读性，使团队成员更容易
编辑：学妹如果重返研究生你还会选择读博吗？有上帝视角的情况下我一定会再读：1.从决定读博那天开始就拼命看文献2.只要正式取得学籍（入学）就开始装疯卖傻，绝不沾半点项目3.写得再烂的东西也大胆往外投4.我一定会抓住一切可以开会的机会，和各路大佬套瓷拜码头5.有点东西就赶紧写出来，然后各路套瓷6.我读博毕业那年大家成果都不多。如果我回去再读，我一定成果翻至少一倍。毕业过后趁着大家还不追求四唯，至少找个
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算+
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，益达将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。其它机器学习、深度学
本文中，将Prophet的预测结果作为特征输入到LightGBM模型中进行时序的预测，结果表明，该方法可以提升时间序列预测效果。在这篇文章将使用更高文介绍一种新的思...
吴恩达ChatGPT课程系列中文版，DataWhale制作项目背景5月初，DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出入门大模型
作为新手在学习Linux时记不住命令，不会分类，不会筛选重点怎么办？不用担心，大牛收集整理了Linux常用的150个命令分享给大家。为了方便使用，小伙伴
作者：Raghul Asokan编译：ronghuaiyang导读给大家再次解释一下Anchors在物体检测中的作用。今天，我将讨论在物体检测检测器...
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