AI资讯新闻榜单内容搜索-机器学习

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站 搜索
搜索: 机器学习
人大、东北大学联合开发「图机器学习库」Jittor Geometric!性能超越PYG、DGL

人大、东北大学联合开发「图机器学习库」Jittor Geometric!性能超越PYG、DGL

人大、东北大学联合开发「图机器学习库」Jittor Geometric!性能超越PYG、DGL

ittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库,基于国产Jittor框架,高效灵活,可助力处理复杂图结构数据,性能优于同类型框架,支持多种前沿图神经网络模型,已开源供用户使用。

来自主题: AI资讯
3718 点击    2025-01-21 07:50
AAAI 2025 | 用于韦伯区位问题的去奇异性次梯度方法

AAAI 2025 | 用于韦伯区位问题的去奇异性次梯度方法

AAAI 2025 | 用于韦伯区位问题的去奇异性次梯度方法

韦伯区位问题源自一个经典的运筹优化问题,它首先由著名数学家皮耶・德・费马提出,后被著名经济学家阿尔弗雷德・韦伯(著名社会学家马克斯・韦伯的弟弟)扩展,在机器学习、人工智能、金融工程及计算机视觉等众多领域均有广泛应用。

来自主题: AI技术研报
4842 点击    2024-12-30 13:45
Sebastian Raschka最新博客:从头开始,用Llama 2构建Llama 3.2

Sebastian Raschka最新博客:从头开始,用Llama 2构建Llama 3.2

Sebastian Raschka最新博客:从头开始,用Llama 2构建Llama 3.2

十天前的 Meta Connect 2024 大会上,开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型,但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示,这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性,因为数据无需离开设备。

来自主题: AI资讯
3280 点击    2024-10-06 15:59
自动化机器学习研究MLR-Copilot:利用大型语言模型进行研究加速

自动化机器学习研究MLR-Copilot:利用大型语言模型进行研究加速

自动化机器学习研究MLR-Copilot:利用大型语言模型进行研究加速

科学技术的快速发展过程中,机器学习研究作为创新的核心驱动力,面临着实验过程复杂、耗时且易出错,研究进展缓慢以及对专门知识需求高的挑战。近年来,LLM 在生成文本和代码方面展现出了强大的能力,为科学研究带来了前所未有的可能性。然而,如何系统化地利用这些模型来加速机器学习研究仍然是一个有待解决的问题。

来自主题: AI技术研报
7378 点击    2024-09-25 20:20
a16z领投,华人AI动画黑马爆火,拿下千万美元融资

a16z领投,华人AI动画黑马爆火,拿下千万美元融资

a16z领投,华人AI动画黑马爆火,拿下千万美元融资

智东西8月27日消息,据TechCrunch报道,AI动画黑马创企Viggle昨晚宣布已完成1900万美元的A轮融资。本轮融资由硅谷顶级风投Andreessen Horowitz(a16z)领投,Two Small Fish跟投。

来自主题: AI资讯
4475 点击    2024-08-29 10:07
孟瑜获杰出博士论文奖,中科大获最佳学生论文,KDD 2024全部奖项放出

孟瑜获杰出博士论文奖,中科大获最佳学生论文,KDD 2024全部奖项放出

孟瑜获杰出博士论文奖,中科大获最佳学生论文,KDD 2024全部奖项放出

ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,KDD) 会议始于 1989 年,是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议,也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。

来自主题: AI技术研报
7645 点击    2024-08-28 15:30
Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

「相比于强化学习(RL),我确实更喜欢模型预测控制(MPC)。至少从 2016 年起,我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。相比之下,模型预测控制是零样本的:如果你有一个良好的世界模型和一个良好的任务目标,模型预测控制就可以在不需要任何特定任务学习的情况下解决新任务。这就是规划的魔力。这并不意味着强化学习是无用的,但它的使用应该是最后的手段。」

来自主题: AI资讯
7230 点击    2024-08-26 16:25