Elo评级系统在一些领域已经变得很有名可能最出名的是,自20世纪60年代以来,它一直是国际象棋等级评定的基础此外,网站538也成功地使用了…
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Python已经成为数据科学中首选的编程语言,因为它具有多功能性、简洁性和强大的库函数通过封装可重用的代码,发挥着关键作用…
Leave a Comment“有效地处理定性数据是一个产品经理最重要的技能之一;通过收集数据、分析数据并以高效的方式进行沟通,通过提出…”
Leave a Comment介绍 从土木工程师转变成数据科学家是一个充满激动和挑战的旅程,具有巨大的个人和职业成长潜力。土木工程师凭借其解决问题的能力和分析技能,拥有一个坚实的基础,可以无缝地融入数据科学的动态世界。让我们一起探索从土木工程到数据科学的转型之旅,揭示这两个领域的相关性,识别可转移的技能,并提供获取必要的数据科学技能的指导。 土木工程与数据科学有何关联? 土木工程和数据科学可能看起来是两个不相关的领域,但它们存在联系和重叠。土木工程技能在数据科学中得到应用。这两个领域之间的关键交叉点包括: 解决问题的方法:两者都需要系统化、分析性的问题解决方法,土木工程师将复杂性分解的能力与数据科学任务相辅相成。 数据收集和分析:土木工程项目生成大量数据集,类似于数据科学对数据收集和分析的依赖。 统计分析:土木工程师在结构完整性方面使用统计学,这与数据科学用于模式识别和预测的使用类似。 数学建模:在土木工程和数据科学中创建模型是常见的,用于预测行为和构建算法。 地理空间分析:土木工程师使用地理空间数据;数据科学依靠它进行空间洞察和预测。 数据可视化:两者都使用可视化技术来呈现发现并有效沟通洞察。 风险评估和决策:土木工程师评估项目风险,而数据科学提供基于数据的决策和预测建模。 可持续基础设施:数据科学可以通过优化资源和预测维护需求为可持续基础设施做出贡献。 还阅读:2023年成为数据科学家的逐步指南 相似之处和可转移的技能 通过认识土木工程和数据科学之间的相似之处,专业人士可以缩小差距,实现职业转型的顺利过渡。了解以下在这两个领域中常见的技能: 技术技能 土木工程师具备强大的分析能力,在数据科学中解释复杂数据集并应用统计分析、数学建模和数据处理技术至关重要。 他们使用诸如MATLAB、Python或R之类的语言进行模拟和数据分析,这些技能可以轻松转移到数据科学领域,用于预处理、机器学习和数据可视化。 他们擅长管理和处理大型数据集以提取有意义的见解,这是数据科学中数据清洗、转换和分析的重要技能。 领域知识 土木工程师在建筑、桥梁和交通网络等物理系统方面的专业知识与数据科学在基础设施性能、优化和资产管理方面的应用相吻合。 他们在环境考虑方面的专业知识对于数据科学分析环境数据、趋势预测和资源优化非常有价值。 软技能 土木工程师的协作和演讲技巧对于将见解有效传达给非技术人员至关重要。 这两个领域都需要解决问题和批判性思维能力,识别和分析问题,评估解决方案和基于数据的决策。…
Leave a Comment由于离散声学令牌建模的进展,自动回归语音和音乐的生成方面取得了显著进展。为了有效地进行图片生成,研究人员提出了非自回归并行迭代解码方法。与自回归方法相比,需要在过去和未来的序列组成部分上进行条件处理的填充工作更适合于并行迭代解码。在本研究中,他们利用声学令牌建模和同时迭代解码来进行音乐音频合成。据他们所知,这是首次将并行迭代解码应用于神经音频音乐合成。 他们使用基于令牌的提示来调整他们的模型,称为VampNet,以适应各种应用。通过故意隐藏的音乐令牌序列,他们展示了指导VampNet生成并填充空白的能力。这个过程的结果可以是高质量的音频压缩方法,也可以是与原始输入音乐在风格、流派、节奏和乐器方面非常相似,但在音色和节奏方面有一些细微差别的变体。与自回归音乐模型不同,他们的方法允许提示放置在任何位置,后者只能通过使用一些前缀音频作为提示,并由模型产生可能跟随其后的音乐。 图1:VampNet概述。首先,他们使用音频令牌化器将音频分解为一系列不同的令牌。令牌首先被屏蔽,然后被发送到一个屏蔽生成模型,该模型使用有效的迭代并行解码采样技术,在两个级别上为屏蔽令牌预测值。然后将输出解码为音频。 他们研究了各种提示设计,如周期性、压缩和受音乐启发的设计(如节拍掩蔽)。他们发现,当指示其创建循环和变化时,他们的模型表现出色,因此被命名为VampNet。他们提供了可以下载的代码,并强烈建议人们查看他们的音频样本。Descript Inc.和Northwestern University的研究人员介绍了一种使用屏蔽声学令牌建模生成音乐的方法,输入音频文件可以通过各种方式提示VampNet,因为它是双向的。VampNet是一个很好的工具,可以在音乐压缩和通过各种提示方法进行音乐生成之间连续运行。 音乐家可以使用VampNet录制一个简短的循环,将其输入系统,每次重复循环区域时,VampNet都会提供创意上的音乐变体。他们打算在进一步的工作中研究VampNet及其提示方法在交互式音乐共创方面的潜力,以及屏蔽声学令牌建模的表示学习能力。
Leave a Comment谷歌最近在今年的Google I/O大会上发布了NotebookLM,原名为Tailwind项目。作为一个以人工智能为先导的实验,NotebookLM是一种独特的笔记本,旨在通过利用语言模型的能力来增强学习。由谷歌实验室开发,这个实验性产品旨在重新想象笔记软件,将强大的语言模型作为其核心。 NotebookLM的动机来自于当今快节奏世界中个人面临的信息过载日益增加的挑战。数据的丰富可能令人不知所措,使人们难以提取有意义的见解。谷歌意识到了这个困境,并与学生、教授和知识工作者进行了交流,以了解他们的困难。其中最普遍的挑战之一是从多个来源综合事实和观点的耗时过程。 为此,谷歌着手创建一种解决方案,使用户能够更高效地在海量信息中建立联系,主要使用对他们最重要的来源。结果就是NotebookLM,一个实验性产品,旨在利用语言模型和用户现有内容,以加速获得关键见解。可以将其视为一个虚拟研究助手,可以总结事实、解释复杂概念,并基于用户选择的来源促进新的联系探索。 NotebookLM通过“源地基”这个概念使自己与传统的人工智能聊天机器人区别开来。通过将语言模型与用户的笔记和来源联系在一起,NotebookLM创建了一个个性化的人工智能,熟悉与每个用户相关的特定信息。该过程始于选择Google文档作为源地基。与Google文档的集成提供了三个主要功能: 1. 获取摘要:将Google文档添加到NotebookLM后,系统会自动生成文档摘要以及关键主题和问题,以帮助用户更好地理解材料。 2. 提问:当用户希望深入了解时,他们可以询问有关上传的文档的问题。例如,医学生可以上传一篇关于神经科学的科学文章,并指示NotebookLM“创建一个与多巴胺相关的关键术语词汇表”。 3. 生成创意:NotebookLM的功能不仅限于问答交互。它擅长帮助用户生成创意。例如,内容创作者可以上传他们对新视频的创意,并要求NotebookLM“为这个主题生成一个短视频的剧本”。 NotebookLM的源地基减少了模型产生不准确回答的风险,但对AI的输出进行事实核查仍然至关重要。谷歌通过在每个回答中包含引文来简化这个过程,展示所使用的来源中最相关的原始引用。 NotebookLM的开发是谷歌实验室内的一个小团队的协作努力。该团队的主要目标是构建一个满足用户需求的产品,并确保负责任的技术部署。为实现这些目标,谷歌将积极寻求用户和社区的反馈,以提高NotebookLM的实用性。此外,该公司遵守与其AI原则一致的严格安全标准,并在扩大用户群体和引入新功能之前实施适当的安全措施。 为了解决隐私问题,谷歌设计了NotebookLM,限制模型对用户选择的上传来源材料的访问。此外,用户的文件和与AI的互动保持私密,并对其他用户不可访问。谷歌不使用收集的数据来训练新的AI模型,强调对用户隐私和数据保护的承诺。 谷歌旨在根据用户反馈不断改进产品,使其越来越有价值和用户友好。通过NotebookLM,谷歌设想革新笔记和信息综合,为用户提供一个强大的工具,帮助他们在广阔的知识领域中导航,并将信息转化为可行的见解。
Leave a Comment随着大型语言模型(LLM)的最近引入,其多样性和能力引起了人工智能领域的广泛关注。这些模型经过大量数据的训练,具备了在自然语言指令下理解、推理和生成文本的出色人类模仿能力。这些模型在零样本和少样本任务中表现良好,可以根据自然语言指令进行微调,以应对未预见的挑战。 当前的LLM及其开发主要集中在英语和资源丰富的语言上。大多数现有的LLM专门针对英语进行设计和训练,导致这些模型的研究和开发中存在英语的主导偏见。为了解决这个限制,来自DAMO Academy和阿里巴巴集团的研究人员提出了一种多语种LLM,称为POLYLM(多语种大型语言模型)。与现有的缺乏13B模型的多语种LLM不同,该团队发布了POLYLM-13B和POLYLM-1.7B以促进使用。 POLYLM是使用来自公开可访问的源(包括维基百科、mC4和CC-100)的640B标记的大规模数据集构建的。团队还提出了一种课程学习技术,以解决低资源语言的数据不足问题。该方法在训练过程中逐渐增加高质量的低资源语言比例,同时最初更加关注英语。重点是将通用知识从英语转移到其他语言。 该团队还开发了MULTIALPACA,一种多语种指令数据集,用于监督微调(SFT)阶段。现有的多语种SFT数据集要么通过手动注释获得(耗时且昂贵),要么通过机器翻译获得(可能导致翻译错误且缺乏文化细微差别)。这种多语种自我指导方法自动提供高质量的多语种指令数据,以克服这些限制,并利用英语种子、多语种翻译、指令生成和过滤系统。 为了评估和评估LLM的多语种能力,该团队开发了一个基准,该基准源于现有的多语种任务,包括问答、语言理解、文本生成和跨语言机器翻译。该基准通过精心设计的提示覆盖了15种语言的十个任务。通过大量实验,该团队证明了他们的预训练模型在非英语语言中的性能优于开源模型。所提出的课程训练策略在保持英语熟练度的同时提高了多语种性能。使用多语种指令数据还显著增强了POLYLM处理多语种零样本任务的能力。 该团队总结了以下贡献。 开发了一个熟练的13B规模模型,其在西班牙语、俄语、阿拉伯语、日语、韩语、泰语、印尼语和中文等主要非英语语言中表现良好。该模型补充了现有开源模型在这些语言中要么不熟练,要么具有较小版本且能力不同的不足之处。 提出了一种先进的课程学习方法,促进了从英语到多种非英语语言和特定自然语言处理任务(如机器翻译)的通用知识的传递。 提出了一个名为MULTIALPACA的数据集,它补充了现有的指令数据集,使LLM能够更好地遵循多语种指令,特别是来自非英语母语的指令。
Leave a CommentEECS教授被任命为麻省理工学院施瓦茨曼计算学院的新教授职位
Leave a Comment随着云计算的出现,随着计算能力和数据的普及,机器学习(ML)现在正在对各个行业产生影响,并且成为每个企业和行业的核心部分亚马逊SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习开发环境(IDE),具有基于Web的可视界面您可以执行所有机器学习开发[…]
Leave a CommentAI WebTV 是一个实验性演示,展示了自动视频和音乐合成的最新进展。 👉 现在可以通过访问 AI WebTV 空间来观看直播。 如果您使用移动设备,可以从 Twitch 镜像观看直播。 AI WebTV 的动机是以娱乐和易于接触的方式演示由开源文本到视频模型(如 Zeroscope 和 MusicGen)生成的视频。 您可以在 Hugging Face hub 上找到这些开源模型: 用于视频:zeroscope_v2_576 和 zeroscope_v2_XL…
Leave a Comment你是否考虑过为家庭安全选择一款无钥匙智能锁?你可能需要重新考虑一下……智能家居和“物联网”(IoT)设备可以简化许多日常流程,从拉开窗帘到煮咖啡然而,物联网设备也给你的前门带来了许多安全威胁你会为此付出什么代价……通过咖啡机遭到入侵——你应该了解的6种智能家居安全威胁 了解更多 »
Leave a Comment将树提升与随机效应相结合,用于建模纵向和面板数据:Python和R GPBoost软件包的演示
Leave a CommentSimCLR成功实现了对比学习的理念,并且在当时取得了新的最先进的性能!然而,这个理念存在着根本性的弱点!它对……的敏感性高……
Leave a CommentDLIS文件是石油和天然气行业的标准数据格式它们是包含井信息、工具信息和井测数据的结构化二进制文件它们比起其他文件格式更为…
Leave a Comment我已经把写新的数据分析文章搁置了一段时间投入产出比似乎太低了收集数据、清洗数据和编写精细调整的绘图代码需要很长时间,并且包含了…
Leave a Comment“慢变维度(SCD)对维度建模至关重要我们将讨论八种类型的SCD最后,您将清楚地理解每种类型,并能够在维度建模中区分SCD”
Leave a Comment能够建立简单的网站可以带来许多好处也许你可以在网站上发布简历以突出自己,或者创建自己的博客网站可能性是无限的有一个简单的…
Leave a Comment在我之前的博客中,我们深入探讨了物理信息驱动的DeepONet(PI-DeepONet)的概念,并探索了为什么它特别适用于运算符学习,即从输入到输出的映射学习
Leave a Comment尽管R、Python和Julia的用户非常喜欢使用Jupyter Notebooks,但很少有人能够充分发挥其潜力大多数用户只了解基本命令(执行代码、添加注释、保存等),但是…
Leave a Comment区块链是一种安全的、去中心化的、分布式的、具有时间戳的数据结构,为金融、数据安全和隐私、农业、供应链等各个领域的问题提供解决方案
Leave a Comment机器学习或数据科学项目非常庞大,因为它们包含许多类型的文件和许多不同的架构但令人惊讶的是,我发现了各种项目管理工具,可以帮助构建这些项目…
Leave a Comment“全事物洞察、营销分析和数据科学社区完成了一项广泛的调查,涵盖了高管们的思考方式、支出情况以及他们所面临的问题和机遇立即获取您的免费副本”
Leave a Comment我们已经与谷歌研究在《自然医学》杂志上发表了合作论文,该论文提出了CoDoC(基于互补性的临床工作流程推迟)系统,这是一个人工智能系统,它学习何时依赖预测性人工智能工具或推迟给临床医生进行最准确的医学图像解释
Leave a Comment毫无疑问,AI机器人能够生成高质量和流畅的自然语言。长期以来,研究人员和从业者一直在思考构建一个充满具有人类行为的代理人的沙盒文明,以了解不同类型的互动、人际关系、社会理论等。可靠的人类行为替身可能会推动各种交互应用的发展,从虚拟现实到社交技能培训到原型程序。研究人员从斯坦福大学和谷歌研究中提出了一种利用生成模型模仿类人个体和紧急集体行为以响应其身份、变化经验和环境的代理人。 该小组的主要贡献可总结如下: 行为是合理的,因为它在代理人不断演化的经验和环境条件下进行动态调节,被称为生成代理人。 为实现生成代理人在快速变化的条件下具备长期记忆、检索、反思、社交互动和场景规划的能力而提出了革命性的框架。 使用两种类型的测试(控制试验和端到端测试)来确定架构的不同部分的价值,并发现类似故障记忆检索等问题。 讨论了应用生成代理人的交互系统对社会和伦理学带来的优势和潜在危险。 该小组的目标是创建一个虚拟开放世界框架,在这个框架中,智能代理人以自然语言安排日程、交换信息、建立友谊,并根据环境和历史线索协调团体活动。通过将大型语言模型(LLM)与基于LLM输出合成和提取数据的机制相结合,团队创建了一种新颖的代理人架构,使代理人能够从过去的错误中学习,并在保持长期角色连贯性的同时进行更精确的实时推理。 复杂行为可以通过代理人对录音进行递归合成来进行引导。代理人的内存流是一个数据库,包含代理人先前经历的完整记录。为了适应不断变化的环境,代理人可以从其内存流中获取相关数据,处理这些知识,并制定行动计划。 研究人员招募了人类评分员,并让他们建议的25个生成代理人在使用Phaser在线游戏开发框架开发的Smallville沙盒环境中作为非玩家角色(NPCs)运行。实验的标志是代理人对角色的一致表现以及对类人记忆、计划、反应和反思的令人信服的模仿。他们在两个完整的游戏日内用自然语言相互交流。 应用 通过将生成代理人与多模型相结合,有朝一日可以拥有能够在线和离线与人类互动的社交机器人。因此,现在可以原型化社会系统和想法,测试新的交互体验,并构建越来越逼真的人类行为模型。 人本设计过程是另一个可以使用GOMS和Keystroke Level Model等认知模型的领域。 使用生成代理人作为用户替身可以更多了解他们的需求和偏好,从而实现更个性化和高效的技术交互。 通过在角色扮演、社交原型、沉浸式环境和游戏中使用,这项研究有助于推动基于LLM的由动态和交互人类行为的代理人构成的模拟系统的发展。在进一步的研究中,可以进一步发展本文中建议的生成代理人架构的组成部分。例如,可以调整检索功能中包含的相关性、新近性和重要性函数,以提高检索模块在特定上下文中找到最相关材料的能力。还可以采取措施提高架构的性能,节省成本。 未来的研究应该通过更长时间的观察生成代理人的行为,以全面了解它们的能力和限制,因为本研究对其行为的评估仅限于非常短的时间线。
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