样本

大家好，我是小寒今天给大家介绍统计学中的一个关键概念，抽样抽样是一种从总体中选取部分个体（样本）以获得关于总体的信息的方法。 由于在大多数情况下直接研究整个总体的每一个个体并不实际，因此抽样为我们提供了在不完全观测总体的情况下推断总体特征的手段。 抽样的理论和技术被广泛用于统计学、社会科学、市场调查和其他需要分析数据的领域。

OpenAI 本周公布了一款名为 sCM（Continuous-Time Consistency Model）的新型 AI 文生图方案。 与传统的扩散模型相比，sCM 仅需两个步骤即可生成高质量样本，号称能够将文生图效率提升约 50 倍，且生成的样本质量能与“业界较强的扩散模型”相比较，为 AI 文生图提供了新的方案。 目前业界通常使用扩散模型生成图片及音视频，但传统扩散模型的取样过程通常缓慢，通…

由佐治亚理工EIC实验室与Nvidia公司联合举办的LLM4HWDesign@ICCAD 2024大赛正式启动！此次比赛旨在推动大语言模型（LLM）在辅助硬件设计中的性能，诚邀各界精英踊跃参与，共同探索自动化数据生成、收集、清洗和标注的方法，构建一个开源、大规模、高质量的硬件代码数据集，实现LLM辅助硬件设计领域的革命性变革。竞赛目标大赛的主要目标是通过探索构建和标注数据集的方法，来提升LLM在辅…

北京市人民政府办公厅今日印发《北京市放慢医药健康配合翻新行动计划（2024-2026 年）》，提到人工智能手艺、大模型、算力等一系列内容。IT之家汇总部分重点任务：实施调理大数据同享与使用。修复全市同享的门急诊、住院、体检、科研等电子病历体系。鞭策标准化、信息化临床研究数据同享，明确数据脱敏标准，打通病院之间数据链接。鞭策检验结果、调理影像在全市三级病院实现互联互通互认。鞭策病院展开调理大数据的登…

提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知法子落地的重要基础，尝试段训练和适应（Test-Time Training/Adaptation）通过在尝试段调整模型参数权重，将模型泛化至未知的指标域数据散布段。现有 TTT/TTA 法子通常着眼于在闭环天下的指标域数据下提高尝试段训练性能。可是，在诸多应用场景中，指标域容易遭到强域外数据 (Strong OOD) 数据的污染，例如不相关的语义类型数据。在该场…

将弱监视物体定位看作图象与像素特色域间的域自顺应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图象级标签的弱监视图象定位功能

你是否也曾迷惑于「离群检测，异样检测，新类检测，开集辨别，散布外检测」之间错综复杂的关系？你是否也想要解决开放世界的问题却不知道从哪个任意入手？不知道利用什么方法解决问题？这篇最新综述将让你对开放世界畛域有全新的认识！

中心：深度进修模型安全简介：深度进修已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为进修到有效的深度模型，需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用，从而牺牲模型所有者的权益。另一方面，深度进修模型也容易受到匹敌样本或毒化数据的攻打。这严重降低了深度进修技术的准确性和可靠性。为此需进行深度进修模型安全研讨，保障模型的真实性和可靠性，以抵御各种攻打。该研讨还处…

对于数据发现、数据粗筛、辅助标注、模型基本能力探索等方面有巨大的提升。

前段时间，一档名为《燃烧吧！天才程序员》的竞赛类综艺让「程序员」这一群体成功破圈，也呈现了 AI 在解决实际问题的过程中面临的一些挑战，如数据集中存在匹敌样本、图象中存在噪声等。在本文中，CLS 战队（大赛头名团队）的优秀选手、奥比中光算法工程师埼玉详细解读了他们在竞赛中用到的解决方案。近日，由蚂蚁集团、清华大学等组织共同协办的首届「Inclusion|A-tech 科技精英赛」(以下简称 A-t…