基于Transformer的大语言模型，LLM，具有很强的语言理解能力，但LLM一次能够读取的文本量仍然受到极大限制，除了上下文窗口较小外，LLM的性能会随着输入内容长度的增加而下降，即便输入内容未超过模型的上下文窗口长度限制也是如此，相比之下，人类却可以阅读、理解和推理很长的文本，LLM和人类在阅...

  随着GPT，4o、Gemini等多模态大模型的出现，对训练数据的需求呈指数级上升，无论是自然语言文本理解、计算机视觉还是语音识别，使用精心标注的数据集能带来显著的性能提升，同时大幅减少所需的训练数据量，但目前多数模型的数据处理流程严重依赖于人工筛选，不仅费时、费力并且成本非常高，难以应对大规模数据集...

  1、sCM新扩散模型在今日凌晨，OpenAI推出了创新的扩散模型方法sCM，这一方法仅需两步骤即可生成高质量的图片和3D模型，实现了高达50倍的时钟速度提升，特别是在处理高分辨率任务时表现尤为出色，举例来说，利用sCM训练的一个拥有15亿参数的模型，在单个A100GPU上，无需进行任何推理优化，就能...

  在当今人工智能飞速发展的时代，各种先进的大模型不断涌现，为我们的生活和工作带来了前所未有的变革，今天，让我们一同走进智谱AI推出的GLM，4，Plus大模型，深入了解它的独特魅力和强大功能，一、GLM，4，Plus简介智谱GLM团队重磅发布了新一代基座大模型——GLM，4，Plus，作为智谱全自研G...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于通道注意力机制，SENet，...

  今天介绍一篇NIPS2023中上海交大和蚂蚁集团联合发表的时间序列预测文章，基于basis的时间序列建模，目前代码已经开源，论文的详细信息如下，论文标题，BasisFormer，Attention，basedTimeSeriesForecastingwithLearnableandInterpret...

  ​前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模型在实际应用中表现得比应有的好，为了防止信息泄露，我们在分...

  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...

  今天给大家介绍一篇VLDB2024中时间序列预测Benchmark的工作，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联合发布，该论文提出了TFB，时间序列预测基准测试，，这是一个新颖的自动化基准测试框架，旨在通过包含来自十个不同领域的数据集，并提供一个灵活、可扩展且一致的评估流程，对包括统计学习、机器学...

  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...

  撰稿丨诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，总被用户吐槽，有点智障，的Siri有救了！Siri自诞生以来就是智能语音助手领域的代表之一，但很长一段时间里，其表现并不尽如人意，然而，苹果的人工智能团队最新发布的研究成果有望极大地改变现状，在相关的研究论文中，苹果的AI专家们描述了一个系统，其中...

  引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中...

  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...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于通道注意力机制，SENet，的TCN模型网络，来自适应地...

  引言最近，大语言模型，LLMs，在各种与语言相关的任务上取得了显著的表现，然而，尽管它们在数学推理、常识推理以及其他推理任务，如符号推理或逻辑推理等方面取得了成功，但它们在空间推理方面的能力仍然未被充分探索，空间推理是人类认知的基本功能，使我们能够与环境互动，它促进了需要理解和推理物体及其运动之间空...