Los investigadores de Stanford desarrollaron Popper: un entorno de IA de agente que automatiza la moral de hipótesis con un control estadístico riguroso, reduciendo errores y un descubrimiento sabio acelerado por 10x
La moral de hipótesis es fundamental en el descubrimiento sabio, la toma de decisiones y la adquisición de información. Ya sea en biología, finanzas o formulación de políticas, los investigadores confían en probar hipótesis para llevar sus conclusiones. Tradicionalmente, este proceso implica diseñar experimentos, compendiar datos y analizar resultados para determinar la validez de una […]
Investigadores de Stanford proponen un entorno de formación forzoso basado en regresión unificada para modelos de secuencia con memoria asociativa
Las secuencias son una idealización universal para representar y procesar información, lo que hace que el modelado de secuencias sea fundamental para la modernidad. formación profundo. Al enmarcar las tareas computacionales como transformaciones entre secuencias, esta perspectiva se ha extendido a diversos campos como la PNL, la visión por computadora, el descomposición de series temporales […]
Investigadores de Stanford presentan ZIP-FIT: un novedoso situación de IA de selección de datos que elige la compresión en circunstancia de las incrustaciones para ajustar modelos en tareas específicas de dominio
La selección de datos para el arte de un dominio específico es un arte engorroso, especialmente si queremos obtener los resultados deseados de los modelos de idioma. Hasta ahora, los investigadores se han centrado en crear diversos conjuntos de datos para distintas tareas, lo que ha resultado útil para la formación de propósito militar. Sin […]