2024-09-19 28 0

近年来，扩大语言模型的规模已被证明是提高一系列自然语言处理 (NLP) 任务性能的可靠方法。当今规模达 100B 或更多参数的语言模型即使在没有或只有很少的训练示例的情况下，也能在情感分析和机器翻译等任务上取得优异表现。然而，即使是最大的语...

2024-09-19 26 0

经济学、组合学、物理学和信号处理等因素共同导致设计、构建和运行高质量、经济高效的无线网络变得十分困难。与我们的手机通信的无线电收发器、支持它们的设备（如电源和有线网络）以及它们占用的物理空间都很昂贵，因此在为新收发器选择站点时必须谨慎。即使...

2024-09-19 23 0

当人们相互交谈时，语境和指代词在提高对话效率方面起着至关重要的作用。例如，如果有人问“谁写了《罗密欧与朱丽叶》？”，在得到答案后，他问“他出生在哪里？”，很明显，“他”指的是威廉·莎士比亚，而不需要明确提到他。或者，如果有人在一句话中提到“...

2024-09-19 23 0

近年来，自然语言处理模型显著 提高了学习通用表示的能力，从而显著提高了各种自然语言生成和自然语言理解任务的性能。这在很大程度上是通过在大量未标记的文本语料库上预先训练语言模型来实现的。这种预训练公式不对输入信号模态做出假设，输入信号模态可以...

2024-09-19 23 0

通常，机器学习 (ML) 模型开发人员会使用通用主干模型开始设计，该模型经过大规模训练，其功能可迁移到各种下游任务。在自然语言处理中，许多流行的主干模型（包括BERT、T5、GPT-3，有时也称为“基础模型”）都是在网络规模数据上进行预训练...

2024-09-19 23 0

过去几年，人们越来越关注开发差分隐私(DP) 机器学习 (ML) 算法。DP 已成为行业中多项实际部署的基础，甚至已被美国人口普查所采用，因为它能够帮助人们理解系统和算法的隐私保障。DP 的基本假设是，改变单个用户对算法的贡献不应显著改变其...

2024-09-19 19 0

多模态视频字幕系统利用视频帧和语音来生成视频的自然语言描述（字幕）。此类系统是实现长期目标的垫脚石，即构建多模态对话系统，该系统可轻松与用户沟通，同时通过多模态输入流感知环境。与视频理解任务（例如视频分类和检索）不同，这些任务的关键挑战在于...

2024-09-19 28 0

稀疏模型是未来深度学习最有前途的方法之一。稀疏模型不是让模型的每个部分处理每个输入（“密集”建模），而是采用条件计算，学习将各个输入路由到可能庞大的网络中的不同“专家”。这有很多好处。首先，模型大小可以在保持计算成本不变的情况下增加——这是...

2024-09-19 29 0

该保险旨在保护 Web3 交易所、资产管理者和托管人免受黑客攻击、内部欺诈和存储系统损坏等风险。阿联酋中央银行 ( CBUAE ) 批准了一款新产品，为数字资产平台提供托管风险保险，该产品由总部位于香港的 OneDegree 与迪拜保险公司...

2024-09-19 30 0

CCI 调查结果表明，亚马逊和 Flipkart 对卖家的优惠待遇严重影响了印度电子商务市场的竞争。印度反垄断调查得出结论，亚马逊和沃尔玛旗下的 Flipkart 在其平台上偏袒特定卖家，违反了竞争法。这项由印度竞争委员会 (CCI) 发起...