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率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

近日,中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题,提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性,为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024)。

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2449 点击    2024-11-16 15:13
使用LLM结合金融数据和新闻文章预测股票价格

预测金融市场和股票价格变动需分析公司表现、历史价格、行业事件及人类因素(如社交媒体和新闻报道)。

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5085 点击    2024-11-16 14:38
集成500+多模态现实任务!全新MEGA-Bench评测套件:CoT对开源模型反而有害?

MEGA-Bench是一个包含500多个真实世界任务的多模态评测套件,为全面评估AI模型提供了高效工具。研究人员发现,尽管顶级AI模型在多个任务中表现出色,但在复杂推理和跨模态理解方面仍有提升空间。

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6681 点击    2024-11-15 15:37
NeurIPS 2024 Spotlight | 如何操纵时间序列预测结果?BackTime:全新的时间序列后门攻击范式

这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight,作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸,指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。

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4044 点击    2024-11-15 15:34
Make U-Nets Great Again!北大&华为提出扩散架构U-DiT,六分之一算力即可超越DiT

Sora 的发布让广大研究者及开发者深刻认识到基于 Transformer 架构扩散模型的巨大潜力。作为这一类的代表性工作,DiT 模型抛弃了传统的 U-Net 扩散架构,转而使用直筒型去噪模型。鉴于直筒型 DiT 在隐空间生成任务上效果出众,后续的一些工作如 PixArt、SD3 等等也都不约而同地使用了直筒型架构。

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2372 点击    2024-11-15 15:09