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赛博树突觉醒！AI 仿生革命：更少参数，更强性能，过拟合？不存在的！
编辑丨&人工神经网络（ANN）是大多数深度学习（DL）算法的核心，这些算法可以成功解决图像识别、自动驾驶和自然语言处理等复杂问题。 然而，与能够高效解决类似问题的生物大脑不同，DL 算法需要大量可训练参数，这使得它们能耗高且容易过拟合。 来自希腊研究与技术基金会两位研究员示了一种新的 ANN 架构，它结合了生物树突的结构化连接和受限采样特性，抵消了这些限制。
芝大论文证明 GPT-4 选股准确率高达 60%，人类股票分析师要下岗？AI 大牛质疑数据污染
【新智元导读】GPT-4 在为人类选股时，表现竟然超越了大部分人类分析师，和针对金融训练的专业模型？在没有任何上下文的情况下，它们直接就成功分析了财务报表，这一发现让许多业内大咖震惊了。然而好景不长，有 AI 大牛指出研究中的 bug：之所以会这样，很可能是训练数据被污染了。最近，各位业内大咖都被芝大的一篇论文震惊了。研究者发现，由 GPT-4 帮忙选择的股票，直接击败了人类！同时也 pk 掉了许多其他针对金融训练的机器学习模型。最让他们震惊的是，LLM 可以在没有任何叙述上下文的情况下，就成功分析财务报表中的数字
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