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摘要： 在大语言模型(LLM)快速发展的背景下，研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求，但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架，通过借鉴稀疏专家混合(Spars 阅读全文

摘要： 在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战： 数据获取难度：对于新兴模式的预测，相关训练数据往往难以获取或收集。例如，LOTSA 阅读全文

摘要： 贝叶斯营销组合建模（Bayesian Marketing Mix Modeling，MMM）作为一种先进的营销效果评估方法，其核心在于通过贝叶斯框架对营销投资的影响进行量化分析。在实践中为确保模型的可靠性和有效性，需要系统地进行模型诊断、分析和比较。本文将重点探讨这些关键环节，包括： 通过后验预测检 阅读全文

摘要： 在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightnin 阅读全文

摘要： 在 PyTorch 框架中,有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响: pin_memory 。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将 pin_memory 设为 True 可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传 阅读全文

摘要： 在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法: 经验贝叶斯方法 信息先验 无信息/弱信息先验 经验贝叶斯方法 经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据,θ表示参数,则经验贝叶斯估 阅读全文

摘要： 本文是对发表于arXiv的论文 "TOKENFORMER: RETHINKING TRANSFORMER SCALING WITH TOKENIZED MODEL PARAMETERS" 的深入解读与扩展分析。主要探讨了一种革新性的Transformer架构设计方案，该方案通过参数标记化实现了模型的 阅读全文

摘要： 文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域，其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久，但随着大型语言模型(LLMs)的发展，其应用范围得到了显著扩展，并逐渐成为主流技术方案之一。 上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展示了包含个人与公司关系描述的 阅读全文

摘要： Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适用于处理 时变或动态数据。它是受大脑自然信息处理过程启发而提出的一种 脉冲神经网络 。 设想你正处于一片平静的湖 阅读全文

摘要： 在数据科学和机器学习领域,构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键。然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时,就会出现一个常见但容易被忽视的问题 —— 多重共线性。多重共线性是指两个或多个预测变量之间存在强相关性,导致模型难以区分它们对目标变量的贡献。如果忽视多重共线性,它会扭曲模型 阅读全文