1创新模型效果，1.1模型评估，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型创新点介绍2.1结合Informer和BiGRU，GATT的优势通过将这两种模型并行使用，可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式，提高预测的准确性和鲁棒性，2.2并行模型架构并行使用Informer和BiGRU，G...

  今天给大家介绍最近的一篇探索如何在更好地建模通道，channel，之间的相关性的多元时间序列文章，文章旨在解决通道独立，channelindependent，方法缺乏对通道之间相关性的利用，以及通道依赖，channeldependent，方法不够鲁棒的问题，这篇文章，提出了一种新颖的中心化结构传递不...

  前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，然后基于XGBoos模型介绍一种参数搜索策略，并通过SHAP模型可视化技术对结果进行分析，可视化结果图，十分类混淆矩阵全局特征重要性图，十分类ROC曲线和AUC值，标签真实值和预测值对比，1数据集和特征提取1.1数据...

  在现代软件工程中，大型语言模型，LLMs，在处理独立的代码任务方面表现出色，例如HumanEval和MBPP，但在处理整个代码库时却遇到了困难，这一挑战促使研究人员探索在代码库规模上增强LLM与代码库的交互，目前的解决方案依赖于基于相似性的检索或手动工具和API，每种方法都有明显的缺点，基于相似性的...

  本文提出了mllm，NPU，这是第一个有效利用设备上神经处理单元，NPU，卸载的LLM推理系统，mllm，NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗，它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM，例如LlaMA、GPT等，关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充，以加速整数计算，同时保持在CPU，G...

  引言，多模态理解与生成的新篇章在人工智能的发展历程中，多模态理解与生成一直是研究的热点领域，随着技术的进步，从单一模态到多模态的转变，使得机器能够更全面地理解和生成信息，极大地拓宽了人工智能的应用范围，本文介绍的研究成果，展示了如何通过一个统一的Transformer模型——Show，o，来实现对多...

  本文提出了一种名为，HypotheticalMinds，的模型，该模型结合了大语言模型和多智能体强化学习，通过在自然语言处理的框架下生成、评估和细化关于其他智能体策略的假设，来提高智能体在多智能体环境中的表现，该模型在多种竞争性、合作性和混合动机的多智能体环境中均显示出优越的性能，特别是在处理隐藏信...

  大型语言模型，LLM，在系统级优化中的新进展近年来，大型语言模型，LLM，在解决复杂问题的推理能力方面取得了显著进展，使其能够有效管理数千种工具和API调用，这些改进释放了它们在大规模系统中的潜力，包括UI，网络界面、移动应用程序、SQL后端和远程感应平台，这些用途通过需要集成各种API来加载、过滤...

  引言，探索小规模语料库中的知识获取在现代的自然语言处理领域，大规模预训练模型已经显示出了在各种知识密集型任务中的卓越性能，这些模型通常依赖于大量的、结构化不强的互联网文本数据进行训练，从而获取丰富的世界知识，然而，这种知识获取方式存在一个明显的问题，数据效率低下，为了学习特定的事实，模型必须在成百上...

  OCR，Free多页文档理解的挑战与进展在现代信息时代，多页文档的自动理解和处理变得尤为重要，这些文档可能包括书籍、报告、学术论文等，它们通常包含大量的文本、图表和其他视觉元素，传统的文档理解方法依赖于光学字符识别，OCR，技术将图像转换为文本数据，然而，OCR过程不仅耗时，而且在处理高分辨率或多页...

  GPT，4、Gemini等大模型在自然语言处理任务中取得了进步，但在交互式、多步骤环境中的泛化能力仍有欠缺，例如，当我们在网上购买一件特定的商品时，需要在众多网页中进行搜索、比较和选择，AGI平台MultiOn和斯坦福的研究人员联合开发了一种智能体AgentQ，能自主规划、推理一些任务，AgentQ...

  第一章，为什么要给大模型喂额外营养，想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知，但当你问它今天的股市行情如何，或者最新的新冠病毒变种有哪些症状，，它却一脸茫然，这就是大语言模型，LLM，的现状，知识广博但不够新鲜，这就是为什么我们需要给LLM喂点额外营养，也就是外部数据，这个过程，专业点说...

  大型语言模型，LLM，往往会追求更长的，上下文窗口，，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值，catastrophicvalues，等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token最近，MicrosoftResearch的研究人员提出了一个新模型LongRoPE，首次...

  整理，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，利润是多少，Cohere创始人称，人工智能的商业模式正在快速变化OpenAI和Anthropic每年花费数十亿美元训练GPT，4和Claude等模型，但竞相打起的价格倾销将使这些平台周围的业务变得相当不稳定，1.卖API太难了人工智能提供商Cohe...

  随着人工智能技术的飞速发展，3D语言模型，3D，LLMs，已成为研究的热点，它们在理解和生成语言指令方面展现出了巨大的潜力，这些模型不仅能够处理文本信息，还能理解和操作三维空间中的物体，这对于发展能够与物理世界互动的智能系统至关重要，3D语言模型的核心在于其能够将语言与三维场景紧密结合，传统的大型语...