摘要：
随着语言模型（LMs）应用范围的扩大，对用户输入和模型输出中不当内容的检测变得日益重要。每当主要模型供应商发布新模型时，研究人员首先会尝试寻找绕过模型安全限制的方法，使其产生不符合预期的响应。通过Google的搜索可以发现，已有多种方法可以绕过模型的对齐调整，导致模型对不当请求作出响应。另外多家公司 阅读全文
摘要：
时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号，甚至是日常生活中的用水量变化，都可以通过时间序列来表征。深入理解时间序列信号之间的关联性对于提取有意义的数据特征至关重要。本文将重点介绍两种基本但强大的分析工具：互相关和相干性分析。这些方法能够有效地揭 阅读全文
摘要：
本文探讨在量化交易领域中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE)，我们要构建一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。 特征表示学习 在特征工程阶段，SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示。该方法能够有效过滤市场噪声， 阅读全文
摘要：
在分析变量间复杂依赖关系时，传统统计工具往往难以胜任。Copula作为一种将边际分布与联合依赖结构解耦的数学框架，为解决这类问题提供了有效途径。本文将深入探讨copula的基础理论、运作机制及其在数据科学领域的实际应用。 从数学本质来看，copula是一类能够将随机变量间的依赖关系与其边际分布分离的 阅读全文
摘要：
在机器学习和数据分析中，我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布（如正态分布）。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型至关重要。例如许多统计检验和机器学习算法都假设数据服从正态分布。如果这个假设不成立，我们可能需要对数据进行转换或选择其他更适合的方法。 Q-Q图（Quantile-Quant 阅读全文
摘要：
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。 本文对 阅读全文
摘要：
Transformer模型已经成为大语言模型（LLMs）的标准架构，但研究表明这些模型在准确检索关键信息方面仍面临挑战。今天介绍一篇名叫Differential Transformer的论文，论文的作者观察到一个关键问题：传统Transformer模型倾向于过分关注不相关的上下文信息，这种"注意力噪 阅读全文
摘要：
在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。 具体来说，当时间序列具有以下特征时，传统方法的局限性就会显现： 存 阅读全文
摘要：
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。该方法的核心原理在于利用随机性解决本质上可能具有确定性的问题。其命名源自摩纳哥的蒙特卡洛赌场，这体现了该方法中固有的随机性特征。在金融与交易等多个领域，该方法被广泛应用于不确定性场景的建模和风险影响评估。 在金融应用领域，蒙特卡洛模拟主要用于 阅读全文
摘要：
目标检测技术作为计算机视觉领域的核心组件，在自动驾驶系统、智能监控、零售分析以及增强现实等应用中发挥着关键作用。本文将详细介绍PaliGemma2模型的微调流程，该模型通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列的高级语言模型，专门针对目标检测任务进行了优化设计。 本文适用于机器 阅读全文