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终于把机器学习中的超参数调优搞懂了！！！
大家好，我是小寒今天给大家分享机器学习中的一个关键知识点，超参数调优超参数调优是机器学习中调整模型超参数以优化模型性能的过程。 超参数是用户在模型训练前需要手动设置的参数，与训练过程中通过算法自动调整的参数（如神经网络中的权重）不同。 这些超参数直接控制着训练过程和模型的行为，例如学习率、隐藏层的数量、隐藏层的节点数等。
火山引擎基于大模型 ChatBI 的演进与实践
一、背景与趋势1. BI 平台演进 - 全面进入智能化在探讨火山引擎 BI 工具的发展历程时，可以清晰地划分为几个关键阶段，这些阶段亦与市面上主流 BI 工具的演进过程相吻合。 最初，传统 BI 工具主要聚焦于报表平台，由业务方提出需求，产研团队作为数据的主要生产者，负责制造简单的报表，以辅助经营仪表盘的制作。
AI驱动的基于意图的网络（IBN）：人工智能助力网络管理的未来
译者 | 晶颜审校 | 重楼AI驱动的基于意图的网络（IBN）正成为管理复杂网络的解决方案。 如今，互联网已成为我们生活中不可分割的一部分，随着云计算的发展和对基于AI/ML的应用程序的需求增加，对网络容量的需求更是呈现不可阻挡的趋势。 而随着网络呈指数级扩展，传统的拓扑和设计正在努力与现代IT基础设施快速发展的需求保持同步。
一文读懂 Chatbots（聊天机器人）是如何提高营销投资回报率？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 基于 . Chatbots(聊天机器人)如何提高营销活动投资回报率...在竞争激烈的市场环境下，如何提升营销活动的有效性，最大化营销投资回报率(ROI)是每一位营销人关注的焦点。 而 .
斯坦福大学、华盛顿大学研究：1000 个 AI 智能体预测人类行为，准确率最高可达 85%
据The Decoder今日报道，斯坦福大学、华盛顿大学和 Google DeepMind 的研究人员联合开发了一种 AI 智能体（AI Agent，也称“AI代理”），能够在社会实验中逼真地模拟人类行为。
AI模仿人类看漫画，视频大模型时序定位能力新SOTA
用看漫画的方式，大幅提升视频大模型时序定位能力！ 方法名为NumPro，无需训练，通过数字视觉提示就能增强。 就像漫画中用编号的画格引导读者按顺序理解故事，将视觉内容与清晰的时间线联系起来一样。
AI版周扒皮！打字速度慢、鼠标超30秒未动，就被AI「警告」，Karpathy下场评论
「带薪拉屎」越来越难，求摸鱼技巧更新！ 在电视剧《凡人歌》中有这样经典的一幕：为了防止员工摸鱼，老板想了个变态绝招，给厕所加装计时器，一到时间就爆发出巨大的滴滴声，吓得小哥魂都快没了。 别以为这只是影视剧的「危言耸听」，现实中，AI 监工真的来了！
RTX 4090可跑、完全开源，最快视频生成模型问世，实测一言难尽
开源 AI 视频社区又一个重量级选手下场。 这个周末，押注开源人工智能视频的初创公司 Lightricks，有了重大动作。 该公司推出了最快的视频生成模型 LTX-Video，它是首个可以实时生成高质量视频的 DiT 视频生成模型。
研究大模型门槛太高？不妨看看小模型SLM，知识点都在这
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英伟达黄仁勋称未来三种机器人有望大规模生产 ：汽车、无人机和人形机器人
黄仁勋提到，三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去 150 到 200 年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。
Mistral AI 更新 Le Chat 聊天机器人，引入“登顶复杂数学推理榜”Pixtral Large 多模态模型
Mistral AI 为旗下聊天机器人 Le Chat 进行更新，引入了其于 11 月 18 日发布的全新多模态模型 Pixtral Large，进一步强化了数学推理能力，不过目前 Le Chat 仍处于测试阶段，用户可以申请免费试用。
TrendForce 发布 “2025 十大重点科技领域市场趋势预测”，人形化与服务型机器人迎来全新升级
TrendForce 预测，人型机器人 2025 年起将逐步实现量产，预估 2024 年至 2027 年全球人型机器人市场规模之年复合成长率将达 154%、产值有望一举突破 20 亿美元。
国家安全部：警惕深度伪造技术带来的安全风险
国家安全部微信公众号 11 月 23 日发文，随着人工智能技术的飞速发展，深度伪造技术逐渐进入我们的生活，在带来惊喜和便利的同时，也暴露出一系列风险隐患，如不注意防范，甚至可能危害国家安全。
英伟达 CEO 黄仁勋获香港科技大学荣誉博士，称 AI 正在革新科学且机器人时代即将到来
被授予名单还包括演员梁朝伟（人文学荣誉博士）、2013 年诺贝尔化学奖得主迈克尔・莱维特（理学荣誉博士）和菲尔兹奖得主戴维・芒福德（理学荣誉博士）。
这才是真・开源模型！公开「后训练」一切，性能超越Llama 3.1 Instruct
开源模型阵营又迎来一员猛将：Tülu 3。 它来自艾伦人工智能研究所（Ai2），目前包含 8B 和 70B 两个版本（未来还会有 405B 版本），并且其性能超过了 Llama 3.1 Instruct 的相应版本！ 长达 73 的技术报告详细介绍了后训练的细节。
再投40亿美元！亚马逊向OpenAI劲敌Anthropic追加投资
在各大科技公司纷纷竞相资助生成式 AI 之际，亚马逊正向 AI 初创公司 Anthropic 额外投资 40 亿美元。 这将使亚马逊对 Anthropic 的总投资（自去年开始）达到 80 亿美元。 刚刚，亚马逊向 OpenAI 竞争对手 Anthropic 再注资 40 亿美元，并同意在 AWS 上训练其旗舰生成式 AI 模型。
阿里国际版o1来了，Marco-o1：聚焦开放式问题推理
自从 OpenAI 发布 o1 模型以来，业界对其的追赶不断加速。 大模型推理的一个关键挑战在于，现实世界常常提出很多开放式和创造性的问题，对于 AI 来说，这是一类很难评估的任务，因为没有「标准答案」或者易于量化的奖励。 我们能否训练一个模型，让它能够从容应对无法避免的「模糊性」，仍然生成可靠的推理结果？
英伟达开源福利：视频生成、机器人都能用的SOTA tokenizer
tokenizer对于图像、视频生成的重要性值得重视。 在讨论图像、视频生成模型时，人们的焦点更多地集中在模型所采用的架构，比如大名鼎鼎的 DiT。 但其实，tokenizer 也是非常重要的组件。