Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。最近谷歌DeepMind的3位研究研究人员认为，要求模型在超出预训练数据范围之外泛化出解决新问题的能力，几乎是不可能的。LLM的终局就是人类智慧总和？论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.00871JimFan转发论文后评论说，这明确说明了训练数据对于模型性能的重要性，所以数据质量对于LLM来说实在是太重要了。研究人员在论文中专注于研究预训练过程的一个特定方面——预训练中使用的数据——并研究它如何影响最终Transformer模型的少样本学习能力。研究人员使用一组来作

我们知道，人类具有「举一反三」的能力，即学习一个新概念后立即就能用它来理解相关用法。例如，当小朋友知道如何「跳」，他们就会明白「在房间里跳两次」是什么意思。而对于机器来说，这种能力是极具挑战性的。20世纪80年代末，哲学家和认知科学家JerryFodor和ZenonPylyshyn认为人工神经网络缺乏系统组合的能力。几十年来，领域内的研究人员一直在努力让神经网络具备一些泛化能力，但能力很有限。因此，关于JerryFodor和ZenonPylyshyn的观点的争论也一直存在。现在，来自纽约大学和庞培法布拉大学的研究人员联合提出了一种称为「组合性元学习(Meta-learningforCompos

35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。具体来说，人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化（systematicgeneralization）」能力，不能对没有经过训练的知识做到「举一反三」，几十年来这一直被认为是AI的最大局限之一。最近，NYU和西班牙庞培法布拉大学的研究者首次证明——它可以！他们在这个方向取得了里程碑式的突破，论文已经刊发在了Nature上。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06668-3#auth-Brenden_M_-Lake-Aff1研究

pixelNeRF:NeuralRadianceFieldsfromOneorFewImages原论文从标题中就可以看出，本文是将NeRF推广到少量甚至一张视图来建立神经辐射场（实验中还表明对于没有见过的类别中的对象也能做到）。作者指出NeRF是一种基于优化的方法，使用几何一致性作为唯一信号，类似于经典的多视图立体匹配。因此，每个场景都必须单独优化，场景之间不共享任何知识。这不仅费时，而且在单一或极其稀疏的视图的限制下，它无法利用任何关于世界的先验知识来完成或者加速重建。本文提出将视图的特征作为NeRF的条件，使其融入到场景表征的模型中，而不是只作为监督信号，这样有助于学习到一个场景的先验知识

本文详细讲解一下gorpc泛化调用的原理和过程和如何使用golang实现的gothriftRPC接口的泛化调用代码。GoRPC泛化调用的原理和过程GoRPC泛化调用是一种通过接口描述符实现RPC服务的通用调用方式。在泛化调用中，客户端可以通过指定服务名、方法名和参数列表等信息，对任意的RPC服务进行调用，从而实现对RPC服务的灵活调用。下面是GoRPC泛化调用的原理和过程：定义接口描述文件：RPC服务端需要定义接口描述文件，描述RPC服务的接口、方法、参数和返回值等信息，例如使用ApacheThrift、ProtocolBuffers等工具定义接口描述文件。生成代码：根据接口描述文件，使用相应

1导引1.1域泛化域泛化（domaingeneralization,DG）[1][2]旨在从多个源域中学习一个能够泛化到未知目标域的模型。形式化地说，给定\(K\)个训练的源域数据集\(\mathcal{S}=\left\{\mathcal{S}^k\midk=1,\cdots,K\right\}\)，其中第\(k\)个域的数据被表示为\(\mathcal{S}^k=\left\{\left(x_i^k,y_i^k\right)\right\}_{i=1}^{n^k}\)。这些源域的数据分布各不相同：\(P_{XY}^k\neqP_{XY}^l,1\leqk\neql\leqK\)。域泛化的目

在特定情况下，人工智能模型会超越训练数据进行泛化。在人工智能研究中，这种现象被称为「顿悟」，而谷歌现在正在提供对最近发现的深入了解。在训练过程中，人工智能模型有时似乎会突然「理解」一个问题，尽管它们只是记住了训练数据。在人工智能研究中，这种现象被称为「顿悟」，这是美国作家RobertA.Heinlein创造的一个新词，主要在计算机文化中用来描述一种深刻的理解。当人工智能模型发生顿悟时，模型会突然从简单地复制训练数据转变为发现可推广的解决方案——因此，你可能会得到一个实际上构建问题模型以进行预测的人工智能系统，而不仅仅是一个随机的模仿者。谷歌团队：「顿悟」是一种「有条件的现象」「顿悟」在希望更好

摘要本文工作聚焦于从领域泛化的视角提升AES模型的泛化能力，在该情况下，目标主题的数据在训练时不能被获得。本文提出了一个主题感知的神经AES模型（PANN）来抽取用于作文评分的综合的表示，包括主题无关（prompt-invariant）和主题相关（prompt-specific）的特征。为了提升表示的泛化能力，我们进一步提出了一个新的解缠绕表示学习框架（disentangledrepresentationlearning）。在这个框架中，设计了一个对比的模长-角度对齐策略（norm-angularalignment）和一个反事实自训练策略（counterfactualself-training

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。北大团队最新工作，用扩散模型也能实现拖拉拽P图！点一点，就能让雪山长个儿：或者让太阳升起：这就是DragonDiffusion，由北京大学张健老师团队VILLA（Visual-InformationIntelligentLearningLAB），依托北京大学深圳研究生院-兔展智能AIGC联合实验室，联合腾讯ARCLab共同带来。它可以被理解为DragGAN的变种。DragGAN如今GitHubStar量已经超过3w，它的底层模型基于GAN（生成对抗网络）。一直以来，GAN在泛化能力和生成图像质量上都有短板。而这刚好是扩

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。爆火的大模型，正在重塑谷歌DeepMind的机器人研究。最新成果之一，就是他们耗时7个月打造的机器人项目RT-2，狠狠在网上火了一把：效果究竟有多好？只需用人话下达命令，面前这个小家伙就能挥动机械臂，思考并完成“主人的任务”。像是给流行歌手霉霉（TaylorSwift）递水、或是辨认明星球队Logo：甚至能主动思考，让它“捡起已灭绝的动物”，就能从狮子、鲸鱼、恐龙这三个塑料玩具中准确pick恐龙。用网友的话来说，别小看这个能力，这是实现了从“灭绝的动物”到“塑料恐龙”的逻辑飞跃。更“要命”的是，它还能轻松解决“给疲惫的