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首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

首个多模态连续学习综述,港中文、清华、UIC联合发布

连续学习(CL)旨在增强机器学习模型的能力,使其能够不断从新数据中学习,而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘:当任务按顺序训练时,新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能,因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。

来自主题: AI技术研报
4063 点击    2024-11-13 16:02
收集20+时空数据集,超1.3亿样本点,清华研究团队基于生成式AI,提出3种城市复杂系统建模方法

收集20+时空数据集,超1.3亿样本点,清华研究团队基于生成式AI,提出3种城市复杂系统建模方法

收集20+时空数据集,超1.3亿样本点,清华研究团队基于生成式AI,提出3种城市复杂系统建模方法

在 HyperAI超神经联合出品的 COSCon’24 AI for Science 论坛中,来自清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心的博士后研究员丁璟韬带来了深度分享,以下为演讲精华实录。

来自主题: AI技术研报
5174 点击    2024-11-12 13:32
清华团队破解具身智能Scaling Law,GPT时刻在即!宁德时代联创终于出手

清华团队破解具身智能Scaling Law,GPT时刻在即!宁德时代联创终于出手

清华团队破解具身智能Scaling Law,GPT时刻在即!宁德时代联创终于出手

半年两次大融资后,这家具身智能黑马再次获得融资!作为柏睿资本首次投资的具身智能企业,千寻智能不仅拥有出身自伯克利系联创,在技术、硬件、商业化上,也让人极有信心。

来自主题: AI技术研报
2838 点击    2024-11-11 15:05
清华厦大等提出“无限长上下文”技术,100万大海捞针全绿,Llama\Qwen\MiniCPM都能上分

清华厦大等提出“无限长上下文”技术,100万大海捞针全绿,Llama\Qwen\MiniCPM都能上分

清华厦大等提出“无限长上下文”技术,100万大海捞针全绿,Llama\Qwen\MiniCPM都能上分

大模型的记忆限制被打破了,变相实现“无限长”上下文。最新成果,来自清华、厦大等联合提出的LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。

来自主题: AI技术研报
3828 点击    2024-11-09 15:38
清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

随着生物医学研究进入人工智能时代,如何运用AI前沿技术,深入挖掘中医药在肿瘤防治上的特色理论与实践经验,形成中西医融合的肿瘤防治新范式?这既是中西医学面临的共性难题,也是人工智能与信息科学面临的重大挑战。

来自主题: AI技术研报
3517 点击    2024-11-09 10:19
RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval,通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成(RAG)系统的“精准诊断”。

来自主题: AI技术研报
3375 点击    2024-11-08 19:31
边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

我们请到了边塞科技创始人 & CEO 吴翼。他一直活跃在 AI 研究的各个领域。2020 年,他辞去了 OpenAI 的研究员工作,回到清华叉院担任助理教授,并开启了自己的 AI 创业项目。

来自主题: AI资讯
9657 点击    2024-11-07 23:12
玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

AI智能体能像有机生命一样自适应演化吗?最近清华大学团队提出了AgentSquare模块化智能体设计框架,通过标准化的模块接口抽象,让AI智能体可以通过模块演化和重组高速进化,实现针对不同任务场景的自适应演进,赋能超越人类设计的智能体系统在多种评测数据集上广泛自我涌现。

来自主题: AI技术研报
2907 点击    2024-11-07 21:03
50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

消除激活值(outliers),大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024(Oral Presentation),他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换,有效降低了outliers现象,达到了4-bit的新SOTA。

来自主题: AI技术研报
3646 点击    2024-11-07 20:51