acclamations! Qu’est-ce que ?a fait lorsqu’une discussion sur papier se résume à des mots?? Récemment, des étudiants de l'Université de Stanford ont créé alphaXiv, un forum de discussion ouvert pour les articles arXiv qui permet de publier des questions et des commentaires directement sur n'importe quel article arXiv. Lien du site Web?: https://alphaxiv.org/ En fait, il n'est pas nécessaire de visiter spécifiquement ce site Web. Il suffit de remplacer arXiv dans n'importe quelle URL par alphaXiv pour ouvrir directement l'article correspondant sur le forum alphaXiv?: vous pouvez localiser avec précision les paragraphes dans. l'article, Phrase?: dans la zone de discussion sur la droite, les utilisateurs peuvent poser des questions à l'auteur sur les idées et les détails de l'article. Par exemple, ils peuvent également commenter le contenu de l'article, tels que?: "Donné à".

Il s'agit également d'une vidéo Tusheng, mais PaintsUndo a emprunté une voie différente. L'auteur de ControlNet, LvminZhang, a recommencé à vivre ! Cette fois, je vise le domaine de la peinture. Le nouveau projet PaintsUndo a re?u 1,4kstar (toujours en hausse folle) peu de temps après son lancement. Adresse du projet?: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Grace à ce projet, l'utilisateur saisit une image statique et PaintsUndo peut automatiquement vous aider à générer une vidéo de l'ensemble du processus de peinture, du brouillon de ligne au suivi du produit fini. . Pendant le processus de dessin, les changements de lignes sont étonnants. Le résultat vidéo final est très similaire à l’image originale?: jetons un coup d’?il à un dessin complet.

Récemment, l’hypothèse de Riemann, connue comme l’un des sept problèmes majeurs du millénaire, a réalisé une nouvelle avancée. L'hypothèse de Riemann est un problème mathématique non résolu très important, lié aux propriétés précises de la distribution des nombres premiers (les nombres premiers sont les nombres qui ne sont divisibles que par 1 et par eux-mêmes, et jouent un r?le fondamental dans la théorie des nombres). Dans la littérature mathématique actuelle, il existe plus d'un millier de propositions mathématiques basées sur l'établissement de l'hypothèse de Riemann (ou sa forme généralisée). En d’autres termes, une fois que l’hypothèse de Riemann et sa forme généralisée seront prouvées, ces plus d’un millier de propositions seront établies sous forme de théorèmes, qui auront un impact profond sur le domaine des mathématiques et si l’hypothèse de Riemann s’avère fausse, alors parmi eux ; ces propositions qui en font partie perdront également de leur efficacité. Une nouvelle percée vient du professeur de mathématiques du MIT, Larry Guth, et de l'Université d'Oxford

Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? à mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une fa?on possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère

Les modèles linguistiques peuvent-ils vraiment être utilisés pour la prédiction de séries chronologiques?? Selon la loi des gros titres de Betteridge (tout titre d'actualité se terminant par un point d'interrogation peut recevoir une réponse ? non ?), la réponse devrait être non. Le fait semble être vrai : un LLM aussi puissant ne peut pas bien gérer les données de séries chronologiques. Les séries chronologiques, c'est-à-dire les séries chronologiques, comme leur nom l'indique, font référence à un ensemble de séquences de points de données disposées par ordre temporel. L'analyse des séries chronologiques est essentielle dans de nombreux domaines, notamment la prévision de la propagation des maladies, l'analyse du commerce de détail, la santé et la finance. Dans le domaine de l'analyse des séries chronologiques, de nombreux chercheurs ont récemment étudié comment utiliser les grands modèles linguistiques (LLM) pour classer, prédire et détecter les anomalies dans les séries chronologiques. Ces articles supposent que les modèles de langage capables de gérer les dépendances séquentielles dans le texte peuvent également se généraliser aux séries chronologiques.

La colonne AIxiv est une colonne où ce site publie du contenu académique et technique. Au cours des dernières années, la rubrique AIxiv de ce site a re?u plus de 2 000 rapports, couvrant les meilleurs laboratoires des principales universités et entreprises du monde entier, favorisant efficacement les échanges et la diffusion académiques. Si vous souhaitez partager un excellent travail, n'hésitez pas à contribuer ou à nous contacter pour un rapport. Courriel de soumission?: liyazhou@jiqizhixin.com?; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Dans le processus de développement de l'intelligence artificielle, le contr?le et le guidage des grands modèles de langage (LLM) ont toujours été l'un des principaux défis, visant à garantir que ces modèles sont à la fois puissant et s?r au service de la société humaine. Les premiers efforts se sont concentrés sur les méthodes d’apprentissage par renforcement par feedback humain (RL

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