所以机器学习从某种意义上来说就是根据数据，来猜测背后支配性的规律函数。很不严谨地引述一下魏尔斯特拉斯定理，一个闭区间上不管多么复杂的连续函数，总可以用多项式函数的线性组合无限逼近。...吉洪诺夫是在研究积分问题时提出这个正则化方法的，而且很快广为人知了。这大概还要归功于二战时期形成的反法西斯联盟，使得苏联的科学成果也能很快传到西方。...冷战之后的苏联数学家就没有这么幸运了，很多成果发表几十年后都不为西方所知。比如支持向量机，是由另一个苏联数学家弗拉基米尔·瓦普尼奇于1963年提出来的，一直到三十年后的1992年才传到西方。...前不久，地平线机器人的余凯在北大讲人工智能，说他看好互联网边缘的嵌入式人工智能，并且举了很多例子，是必须实时在嵌入式系统上给出判断结果的。...我想如果他对于趋势的判断正确，那线性模型在未来嵌入式人工智能中肯定占据一个特别重要的位置，因为它快啊。 本文为 AI100 原创，转载需获同意。
2018年，库克被记者问到如果自己处在扎克伯格的位置上，会怎么做？库克回答说：「我会怎么做？我就不会陷入这种境地。」...后来据盖茨形容，那是「一次奇怪的诱惑之旅」，他觉得乔布斯的意思是「我不需要你，但我可能会让你参与进来」。 两人的关系开始变得微妙起来，但也还算是相对友好。...一直到斯特罗姆在谷歌拿到全职工作后，两人还保持着联系。斯特罗姆还是Twitter（那时还叫Twttr）的早期支持者。...但在争吵的整个过程中，贝尼奥夫一直把埃里森描述成他的导师。贝尼奥夫在2013年说: 「我从拉里 · 埃里森(Larry Ellison)身上学到的最多。」 马克 · 扎克伯格和杰克 · 多尔西 ?...2018年，在 Facebook 复制了 Snapchat 另一个功能后，斯皮格尔说: 「如果他们把我们的数据保护做法也抄过去，我们会非常感激的。」
安提凯希拉机械中最大的齿轮，直径约 14 厘米 发现 安提基特拉机械是在希腊安提基特拉岛海岸外的沉船中发现的。...1902 年 5 月 17 日，考古学家维拉理奥斯·史大理斯检查沉船中的物品时发现一个齿轮嵌在一块岩石中，这便是安提基特拉机械。 猜想 发现它的考古学家认为这是一个天文钟。...其他发现 安提基特拉机械研究计划成员于 2008 年 7 月时，在机械上的一个青铜转盘发现了一个词「Olympia」，研究者相信这是用来指示卡利巴斯周期的。 卡利巴斯周期：4 倍于默冬章的周期。...使用乐高积木重建的安提基特拉机械 如果你拿到一台安提基特拉机械（当然是不可能的），请遵循以下使用步骤： 选择一种日历（默冬章、卡利巴斯周期、沙罗周期） 转动侧面曲柄选择当前日期 完成上述操作后，安提基特拉机械会告诉你...安提凯希拉机械复原图 安提凯希拉机械仍存在许多未解之谜： 真实用途不得而知。有猜测是用于公开展示、航海活动或宗教仪式。
---- CDA数据分析师 出品 编译：Mika 【导读】你真的读过你使用app的条款和条件吗？挪威消费者委员会的Finn Lützow-Holm Myrstad和他的团队就读过。...start=0 在小时候，你是否有个心爱的玩具与你形影不离呢？ 今天我要介绍的就是这样一件陪伴无数儿童成长的玩具，她就是“我的朋友凯拉”玩具娃娃。...我们要不要一起核实一下这份声明，直播一下如何“劫持”凯拉？ 这就是她。凯拉装备有蓝牙设备，传输距离可以达到60英尺(约18米)。如果有墙阻挡，距离就短点。...这意味着，我或任何陌生人，在凯拉和她朋友的家门口就能连接上她。为了演示这个过程，我现在把凯拉开机。 好了，她开机了。我之前让一位同事拿着他手机站在门外，现在他连上了。...我现在要关掉凯拉了。 可以看到，我们无须任何密码，或规避任何其他安全措施就可以做到。 因此，我们在全球20个国家发布了一份报告，曝光了这种明显的安全漏洞和很多其他问题。 后来怎么样了呢？
首先来看看同在西甲的苏亚雷斯和莫拉塔： 这里我们抽取中锋最重要的两项数据，进球数和进球转化率，可以看到在进球数相差4个的情况下，莫拉塔的进球转化率仅为14.5%，落后于苏亚雷斯的19%。 ...作为中锋，除了进球，还需要一定的策应能力，这样就可以为C罗的后插上提供帮助： 可以看到在策应能力上，莫拉塔也落后于苏亚雷斯，让我们再看看同在意甲的哲科和伊瓜因的数据： 哲科在上个赛季无论是进攻能力还是策应能力都明显强于伊瓜因...同样，球员及所处球队的竞训水平也不作为参考数据，因为即便天赋再高的球员，长期和不在同一水平的球员或者教练员一起训练，也会导致与期望值有巨大偏差。 ...共同性的意义在于说明如果用共同因子替代原始变量后，原始变量的信息被保留的程度。...截止到本文发布的2020年9月24日凌晨，尤文图斯俱乐部通过租借的形式引进莫拉塔，而苏亚雷斯600万英镑转会马德里竞技，哲科留队。尤文图斯选择了因子分析模型分数不高的莫拉塔，莫拉塔能否帮助C罗圆梦？
阿伯达拉曼恩-凯达：我进入这个领域实属偶然。当时我在从事触觉和手术方面的研究，与日本合作创建了一个联合实验室。...目前的机器人VR遥操方面的水平如何，还有哪些亟待面对的挑战 ？阿伯达拉曼恩-凯达：我主要讲两方面。...如果某个实体能做到这一点，我就可以称其为智能。换句话说，如果能将任何技能内化成一种条件反射，像日常动作一样轻松完成，那么就是具备了真正的智能。腾讯科技：你认为大模型的崛起对具身智能的核心意义是什么？...阿伯达拉曼恩-凯达：在与一些公司合作时，我发现最大的瓶颈是当前的人形机器人还无法真正像人类一样工作。尽管机器人在制造业中能够带来效率提升和更高的生产质量，但人形机器人的优势尚未完全展现出来。...阿伯达拉曼恩-凯达：未来最早落地的方向，应该是帮助老年人或有特殊群体等需要照顾的场景。举个例子，即使是健康的人也可能会遇到意外，如腿部骨折或手部受伤，在恢复期间可能需要机器人帮助完成日常任务。
德雷：我很冷，帕克怎么了？ 图帕克全息图：科切拉在发生……什么？！...詹妮弗：在声明发表后的几个小时内，国会唱片公司切断了与AI的联系，并向黑人社区道歉。FN Meka的音乐很快就从流媒体服务中删除了，至于他的病毒性TikTok内容……它几乎消失了。...黑人说唱歌手凯尔（Kyle the Hooligan）正对该公司采取法律行动，他的真实声音被用于该系统。 凯尔：总的来说，我的律师一直在联系他们和他们的律师，但我们还没有收到回复。...这是人类对微笑的自然反应。因此，杰克的数字大脑实际上以完全相同的方式工作。所以如果你知道，你会关心或担心。 詹妮弗·斯特朗：我明白了。 格雷格·克罗斯：他会表现得更有同情心。...不用说，1978年再次与圣安德鲁斯队比赛是一个梦想，但学期前的几个月并不理想。你是否曾经试图处理一个问题，结果却看着它成长？你越想处理好它？ 格雷格·克罗斯：不，我没有任何问题，杰克。
大多数其他数学家，包括安德鲁·怀尔斯的导师约翰·科茨，都相信做这个证明会劳而无功：“我必须承认我认为在我有生之年大概是不可能看到它被证明了。” 除了安德鲁·怀尔斯。...曾经有人问伟大的逻辑学家大卫·希尔伯特为什么不去尝试证明费马大定理，他回答说：“我没有那么多时间去浪费在一件可能会失败的事情上。” 但安德鲁·怀尔斯会。...几个星期后，他的未婚妻也结束了自己的生命，遗书中写道：“既然他去了，我也必须和他在一起。”...伽罗瓦生命中最后一夜的工作，一个半世纪后成为安德鲁·怀尔斯证明谷山-志村猜想的基础。 1997年6月27日，符合沃尔夫斯凯尔委员会的规定战胜费马挑战的安德鲁·怀尔斯收到了价值5万美元的奖金。...1847年，加布里尔·拉梅登上科学院的讲台，自信地预言几个星期后他会在科学院杂志上发表一个关于费马大定理的完整证明。 拉梅一离开讲台，另一位数学家柯西也要求发言。
时任 NEC 主任的龚怡宏聚集了实验室里几个最擅长图像研究的青年人才，如余凯、徐伟、王进军、吕凤军，与 UIUC 「华人视觉之父」黄煦涛的学生杨建朝和周曦一起，投入五个月，研发出一个新的稀疏编码模型来做图像识别...1997年，他又到罗彻斯特大学继续深造机器学习。博士读到中期，朱胜火慕名来 NEC 实习，他数学能力出众，通过了龚怡宏的面试，跟着龚怡宏做了几个月的多媒体研究。...研究人员业务交付压力小，比如模型做出来后，业务还会谨慎复现一遍，原始代码不一定能用上，所以大家会开玩笑，「反正做的东西也用不到产品中」。...后来 Caffe、PyTorch 等模型参数配置化的搞法，在徐伟当年实现的 CNN 当中都已经有了。 余凯到来后，也成了实验室做深度学习的主力。...李磊是现任加州大学圣巴巴拉分校助理教授，当初他也是在余凯的极力建议下加入 IDL 做深度学习。两年后，李磊有天打电话给余凯，说他想去百度新闻做推荐系统。
因为数据集A里面可能会有大量的未标注的B，B里面也会有大量的未标注的A，直接放到一起训练肯定不行，网络会学傻 常规的操作是去数据集A里面标B，然后去数据集B里面标A，这样在加起来的数据集上就可以训练了。...在笔者再次拍了拍脑袋后，发挥了我最擅长的技能：白嫖。想到了这样一个方案： 我先在数据A上训练个老师模型A，然后在数据B上训练老师模型B，然后我把老师模型A和B的功力全部传给学生模型C，岂不美哉？...共产主义loss 笔者在训练centerX时，出现过这样一个问题，设置合适的lr时，训练的一切都那么自然又和谐，而当我lr设置大了以后，有时候会训到一半，网络直接loss飞涨然后mAP归零又重新开始往上爬...，导致最后模型的mAP很拉胯。...这下蒸馏可以end2end训练了，再也不用人眼去看loss、算loss weight、停掉从头训了。
“如果大家不相信，我在未来的五年里面，投资一百家公司来复制小米模式，这是去年年初开始的计划。也就是我们今天讲的智能硬件的生态链。”...业内人士分析，国内一辆车如果各个环节都是合法合理的生产到销售，没有任何灰色和猫腻，售价在13万元人民币的车成本也在4万人民币左右。但也有人质疑，4万块够不够买电池模块？...特斯拉冠名，比亚迪代工，小米营销，这明显是要“火”的节奏。 据可靠人士爆料，第一批量产的米斯拉可能还是会采取抢购策略，就是大家十分痛恨的饥饿营销方法。...雷军曾在今年年初公开解读，小米会专注在现有的手机、电视、路由器几个产品上，把未来的产品都交给合作伙伴做。在未来5年内投资约50家类似于小米这样做软硬件一体化产品的公司。这或许就包括“米斯拉”。...小米虽然在能重新制定手机、手环、电视等产品的市场价格体系，但也有人质疑雷军不一定能玩转汽车业。
仅用1000行纯C语言训完GPT-2。 想象一下，如果我们能够不依赖于庞大的PyTorch（245MB）和cPython（107MB）库，仅仅使用纯C语言就能训练大型语言模型（LLM），那会怎样？...「我无法创造的，我就无法理解」。 Karpathy完全让AI走向大众化。 那么，仅用C语言如何训出LLM？...千行C代码训完GPT-2 项目开篇介绍中，Karpathy还提到了自己目前正在进行的研究： - 直接使用CUDA实现，速度会快得多，可能接近PyTorch。...这些信息对于调试、单元测试以及确保与PyTorch的参考实现完全一致很有帮助。 目前，主要关注的是gpt2_124M.bin文件中的模型权重。有了它们，就可以在C语言环境中初始化模型并开始训练了。...此外，他也没有去调整微调的超参数，因此如果能够优化这些设置，特别是通过延长训练时间，模型的性能应该会有很大的提升空间。
这本书在我的Kindle里放了有挺长时间了，最近重新捡了起来，因为我发现比特币加密算法中的椭圆曲线与费马大定理有密切关系，而我又实在看不出费马公式 公式与椭圆曲线 有何联系，所以到书中一寻究竟。...虽然作者在书和电影中尽量都用朴实的语言，并没有引入几个公式，但如果没有基本的数论知识，理解起来并不轻松，听听多位数学家们的秩事还是挺有意思的。...沃尔夫斯凯尔感受到了证明数学题的过程带来的成功喜悦，重新认识到了人生的价值并不只有爱情，数学重新唤起了他生命的欲望。...1997年6月27日，该奖最后被安德鲁·怀尔斯获得。 保罗·沃尔夫斯凯尔 椭圆曲线 椭圆曲线的模样并不像椭圆，是因为类似于计算一个椭圆的周长的积分而得名。...此后，怀尔斯获得了数学领域上的多项大奖，超过40岁还能有所突破实属不易，当然沃尔夫斯凯尔留下的10万马克也被他收入囊中。
我们先来看下 Parti 效果，袋熊在瀑布旁，背着书包，拄着拐杖眺望着远方： 埃及阿努比斯肖像，在洛杉矶背景下，戴着飞行员护目镜，穿着白色 t 恤和黑色皮夹克： 一只熊猫戴着一顶巫师帽骑在马上：...文本到图像生成的编码器 - 解码器架构 如上图 3 所示，该研究第二阶段训练了一种标准的编码器 - 解码器 Transformer 模型，将文本到图像视为序列到序列建模问题。...预训练后，该研究继续训练编码器和解码器，在 8192 个离散图像 token 的词汇表上使用 softmax 交叉熵损失生成文本到图像。...预训练后的文本编码器在 GLUE 上的性能与 BERT 相当；然而，在文本到图像生成的完整编码器 - 解码器训练过程之后，文本编码器会降级。...GSPMD 是一个基于 XLA 编译器的模型分布系统，它允许将 TPU 集群视为单个虚拟设备，并在几个张量上使用 sharding annotations 来指示编译器自动分发数据并在数千个设备上进行计算
前面两者都是在PyTorch之上的搭建的，而且都是开源的。 这一时期，美国大厂训模型主要目的是试试水和秀肌肉，因而DeepSpeed和Megatron-LM最开始就是开源的，这也是一件好事。...当时公司内有几个团队尝试联合起来申请几百张卡训模型，因为ROI不明确没有批下来。...因此，对人才的需求比传统AI业务要少，但是想入行的人极具增多，用人门槛有极具升高。如果不是加入国内那十几个预训练团队，大部分人可能和预训练无缘了。 在微调和推理领域，机会也在收缩。...对开源模型，之前大家可能会认为，有了开源模型人人都可以做预训练下游的微调+部署流程。一个反直觉现象，尽管开源大模型数量在增多，能力在增强，但是微调和训练需求在减少。...就像萝卜快跑正在代替网约车司机，AI总有一天会也代替程序员。如何在生产力进步后的世界里找到自己的位置，不要沦为AGI世界的二等公民，是我们每个人焦虑的根源。
余凯将manifold learning和semi-supervised learning也归为这一类，我可以理解；但是他将PCA也归为这一类，我没太明白为什么。...浅层的线性模型在以往获得了很大的成功（我记得Andrew Ng在Machine Learning课上讲完linear regression和logistic regression之后说：OK，你们现在已经比硅谷大部分工程师都牛逼了...讲到这里余凯又总结了一下为什么DL现在会这么成功，包括： ○ Big data解决了vanishing gradient的问题，一定程度上缓解了local optimal的问题（能fit这么多数据说明这个...第五部分：提问环节 只有一个比较有意思的问题，是一个不知道是研究生还是老师的漂亮姐姐问的：对于一个已经训练好的模型，如果出现了一个新的需要识别的类别，怎样将其 快速加入到模型中？...余凯给出的解决方法是保留下面几层，只重新训练接近输出层的几层。这也是可以理解的，输入的底层特征都差不多，应该避免重复劳动。 以上就是我梳理的笔记。这么写一遍感觉又加深了自己的理解，以后多来几次。
在那里，我们遇到了这个来自英国的友好家庭，一个名叫Owen的婴儿和他7岁的妹妹Kyra。欧文和凯拉在吃早餐时玩捉迷藏。凯拉反复躲在同一把椅子后面，跳出来向她的弟弟透露自己。...但是，有几个原因告诉你上面的内容：主要是告诉你为什么我在发布这个系列的这一部分时迟到了。其次，我希望我们讨论一般对工作和生活充满好奇的重要性和挑战。...我已经有一些例子，即路易斯巴斯德和爱德华洛伦兹，但这是为了以后。 现在，让我们继续讨论这个部分的主题，即模型评估。 模型验证和评估 当我在高中时，我在暑假期间加入了板球学院。...模型验证的抽样策略 正如俗名所说，布丁的考验就在于吃。一个人可能是训练场上的明星，但在比赛情况下完全失败了。对于分析模型也是如此。经过一轮训练（系列的第5部分）后，模型经过了几轮测试。...总结 我希望在阅读完之后，你会拿起你的相机并参观街角的未开发的角落 - 并准备好迎接一些奇妙的惊喜！
2002年12月，文克莱沃斯兄弟和他们在哈佛大学的同学迪维亚·纳伦德拉（Divya Narendra）开始基于哈佛及其他几个大学的校园社交网络——HarvardConnection。...但几个月后，Sanjay Mavinkurve入职谷歌，结束了HarvardConnection的工作。 文克莱沃斯兄弟和迪维亚·纳伦德拉只能重新找人。...他们中止了跟扎克伯格的合作，在几番对质无果后，2004年秋天，文克莱沃斯兄弟将扎克伯格告上法庭。...据媒体报道，文克莱沃斯兄弟将亲自投资《从社交网络到区块链》的电影制作，告诉你他们“后来怎么样了”。...从时间线上我们可以看出，文克莱沃斯兄弟跟Facebook的官司和北京奥运会的备战处于同一时期，那么到底是创建社交网络耽误了两位美国优秀的赛艇运动员呢还是赛艇运动耽误了一个匹敌Facebook的社交网络的诞生呢
关于深度学习，网上的资料很多，不过大部分都不太适合初学者。有几个原因： 1、深度学习需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。...理由一：重“动手学”，真正意义的可实操，能运行 在《动手学深度学习》出版前，Ian Goodfellow 的《深度学习》是当时最好的入门书，但它只做了一般的模型描述而没有如何实际使用它们以及效果怎么样...斯莫拉（Alexander J. Smola） 亚马逊副总裁/ 杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。...因此我毫无保留地向广大的读者强烈推荐《动手学深度学习》。 ——余凯，地平线公司创始人、首席执行官 强烈推荐这本书！...第7章评价各种用来训练深度学习模型的优化算法。第8章检验影响深度学习计算性能的几个重要因素。第9章和第10章分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
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