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微软亚洲研究院持续迭代BEiT，为通用基础模型的大一统发展奠定基础

编者按：近期，微软亚洲研究院联合微软图灵团队推出了 BEiT-3 预训练模型，并在广泛的视觉及视觉-语言任务上，实现了 SOTA 的迁移性能。BEiT-3 创新的设计和出色的表现为多模态研究开创了新的~~~

MSRAsia 2022-11-21 22:06

NeurIPS 2022 | 赋能产业界的人工智能研究新趋势

编者按：作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一，NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) 在每年年末都是计算机科学领域~~~

MSRAsia 2022-11-21 22:05

微软T-ULRv6：引领基础模型向多语言“大一统”迈进

近日，微软通用语言表示模型再创新佳绩。最新的 T-ULRv6 在谷歌 XTREME 和 GLUE 排行榜上摘得双榜冠军，证明了单个多语言模型可以同时在英语和多语言理解任务上达到 SOTA 性能。这也是~~~

MSRAsia 2022-11-21 22:03

大模型“研究源”告急：研究预测，2026年高质量语言数据将耗尽

大数据文摘转载自AI科技评论作者：李梅编辑：陈彩娴语言模型的缩放定律（Scaling law）表明，其规模大小取决于可用数据的数量，所以在过去几年，大约有一半的语言模型是通过扩大数据量来改进性能的。当~~~

大数据文摘 2022-11-21 22:00

我裂开了...人类脑海中的画面，被AI解码了？？

大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋作者：白鹡鸰有没有那么几个瞬间，你要么想把自己脑子里的东西掏出来给别人看，要么想撬开别人的脑子看看里面都装了什么？虽然错过了霍格沃茨的入学时间，但如果从现在开始学习扩~~~

大数据文摘 2022-11-21 21:59

她用“滴血诊断”让初创公司10年内“称霸”硅谷！骗局主角获刑11年，4项罪名成立

大数据文摘出品作者：Caleb又一段硅谷神话破裂。上周五，Theranos创始人Elizabeth Holmes被判入狱11年以上，罪名是通过误导和虚假陈述公司血液检测技术的能力来欺骗投资者。Holm~~~

大数据文摘 2022-11-21 21:58

哈佛大学教授详解：深度学习和经典统计学差异？（2）

二、经典和现代预测模型机器学习，无论是不是深度学习，都沿着 Breiman 的第二种观点演进，即以预测为重点。这种文化有着悠久的历史。例如，Duda 和 Hart 在 1973 年出版的教科书和 Hi~~~

数据派THU 2022-11-20 18:57

哈佛大学教授详解：深度学习和经典统计学差异？（1）

来源：pythonic生物人深度学习和简单的统计学是一回事吗？很多人可能都有这个疑问，毕竟二者连术语都有很多相似的地方。在这篇文章中，理论计算机科学家、哈佛大学知名教授 Boaz Barak 详细比较~~~

数据派THU 2022-11-20 18:49

贝叶斯推理三种方法：MCMC 、HMC和SBI

来源：Deephub Imba对许多人来说，贝叶斯统计仍然有些陌生。因为贝叶斯统计中会有一些主观的先验，在没有测试数据的支持下了解他的理论还是有一些困难的。本文整理的是作者最近在普林斯顿的一个研讨会上~~~

数据派THU 2022-11-20 18:47

11个常见的分类特征的编码技术

来源：Deephub Imba机器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。1、ONE HOT ENCODING最流行且常用~~~

数据派THU 2022-11-20 18:41

10个机器学习中常用的距离度量方法

来源：DeepHub IMBA距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在~~~

数据派THU 2022-11-20 18:40

面向可解释性的知识图谱推理研究（3）

2. 基于贝叶斯强化学习的知识图谱推理第二个是进行的关于贝叶斯强化学习的知识图谱推理模型。研究发现，基于强化学习的知识图谱推理很大的问题是：训练难以稳定，其蒙特卡洛抽样的方差比较大，奖赏稀疏。难以利用~~~

数据派THU 2022-11-20 18:36

面向可解释性的知识图谱推理研究（2）

6. 现有方法总结这里对主要的推理方法进行一个总结，可以发现基于逻辑演绎规则和图结构的方法都是是基于符号的方法，其可解释性比较好，但泛化性能比较差，都是离线的计算方式。基于知识图谱嵌入和深度神经网络模~~~

数据派THU 2022-11-20 18:34

面向可解释性的知识图谱推理研究（1）

报告分为以下 5 个部分：研究背景前沿进展研究动机近期研究研究展望01 研究背景1. 引言首先，介绍一下背景。人工智能经过 70 多年的发展，已经从计算智能的能存、会算，进步到了感知智能的能~~~

数据派THU 2022-11-20 18:33

原创 | 区块链安全：Web3.0时代下的加密数字货币监管

一、研究背景随着区块链的快速应用与发展，各种虚拟数字货币（比特币、以太币等）接连涌现，虚拟数字货币时代悄然来临。作为一种金融工具，虚拟数字货币的匿名性、全球性、不可否认性、低廉的交易费用和难以实时监测~~~

数据派THU 2022-11-20 18:31

PyTorch实现非极大值抑制(NMS)

NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、f~~~

数据派THU 2022-11-20 18:30

达摩院SPACE大模型：知识注入与知识利用（3）

04、Proton：预训练模型中知识利用的探索接下来，讲解预训练模型中的知识利用。因为预训练模型是经过海量的数据进行训练的，里面包含了海量的知识，如果可以将其中的知识进行利用，无疑会对 NLP 任务提~~~

数据派THU 2022-11-20 18:26

达摩院SPACE大模型：知识注入与知识利用（2）

3. 准备工作将对话策略作为知识注入到预训练对话模型，需要在数据和知识层面做一些准备工作。如上图所示，将英文开源数据集进行综合，形成英文任务型对话 DA 体系——UniDA，共 5 大类，20 个标签~~~

数据派THU 2022-11-20 18:24

达摩院SPACE大模型：知识注入与知识利用（1）

以下文章来源于DataFunTalk ，作者李永彬本文主要针对两个主题：知识注入和知识利用，讲解该模型的创新点与改进。今天的介绍会围绕下面四点展开：预训练语言模型 VS 预训练对话模型“无知~~~

数据派THU 2022-11-20 18:23

数据流通利用 | 数据开放利用应当遵循FAIR原则

以下文章来源于清华大学智能法治研究院，作者王勤数据要素的重要价值在于支持科学研究和技术创新，以可查找、可访问、可互操作、可重用为内容的FAIR原则有助于充分发挥数据的要素价值。中央全面深化~~~

数据派THU 2022-11-20 18:21

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