8--Gradle进阶 - Gradle任务的入门、任务行为 Gradle Task Gradle 项目工程的管理 实质上是 Task 对象的集合。...**提示 3:**区分任务的配置段和任务的行为,任务的配置段在配置阶段执行,任务的行为在执行阶段执行 任务的行为 doFirst、doLast 两个方法可以在任务内部定义，也可以在任务外部定义： //...自定义的任务3 task task3 { // 任务的配置阶段执行 println "hello task3...." // 任务的行为：在执行阶段执行，doFirst会在doLast.../ 任务的配置阶段执行 println "hello task3...." // 任务的行为：在执行阶段执行，doFirst会在doLast执行之前执行 doFirst() {...action,还是添加的doLast、doFirst 方法，其实底层都被放入到一个Action 的List 中了，最初这个 action List 是空的，当我们设置了 action【任务自身的行为】
源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08178.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着世界迈向第四次工业革命，需要采取可靠的环保侦探措施，以应对这种在智能城市内外对公共健康有害的醉酒行为...随着世界迈向第四次工业革命，需要采取可靠的环保侦探措施，以应对这种在智能城市内外对公共健康有害的醉酒行为。...Propagation，LRP) 来解释基于吸烟行为的网络检测或预测。...他们忽略了吸烟方式、模式和行为的各种变化，检测过程是模棱两可的（无法解释）。...这个可解释的神经网络根据其性能进行评估，并使用LRP、遮挡分析和Integrated Gradient (SmoothGrad) 解释其检测决策，比较学习特征的可解释性以评估烟雾行为检测的可信度，基于在训练中学到的最相关的吸烟特征
什么是解释器 解释器（Interpreter）是一种行为型设计模式，它用于解释一种特定的编程语言或表达式。...它提供了一种解释一组语言语法的方法，使得用户可以按照特定的规则定义自己的语言，并通过解释器将其转化成可执行代码。 在解释器模式中，包含两个角色：终结符和非终结符。...然而，解释器模式的缺点在于它可能会导致性能问题，因为它需要在解释器中进行大量的运算和计算。此外，解释器模式的设计较为复杂，需要开发者具备较强的编程能力和领域知识。...Expression），实现抽象表达式中的解释方法，用来解释语言中的终结符，通常是语言中的最小单位； 定义非终结符表达式类（Non-terminal Expression），也实现了抽象表达式的解释方法...，用来解释由多个终结符组成的复杂语言结构，它通常是由多个子表达式组成的； 定义环境类（Context），用来存储解释器解释时的状态，通常包含解释器解释时需要的数据； 客户端创建抽象语法树（Abstract
佐治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学合作开发了一种AI智能体，可以实时自动生成自然语言解释，以传达其行为背后的动机。...这项工作旨在让人类与AI智能体或机器人合作，确保智能体正在正确地执行任务，并且可以解释错误或错误的行为。 智能体还使用非专家能够理解的日常语言。...“由于人工智能遍及我们生活的方方面面，因此非常需要以人为本的人工智能设计，使日常用户可以解释如同黑盒子的人工智能系统。我们需要理解基于语言的解释的作用以及如何让人类认识到它们。”...参与者根据以下因素判断原理： 信心：这个人对AI执行任务充满信心 类人的：看起来像是由人类做出决定 充分的理由：充分证明采取的行动是正确的 可理解性：帮助人们理解AI的行为 AI生成的理论，在参与者中排名较高...研究的未来可能方向将把研究结果应用于各种类型的自主智能体，让它们根据手头的任务做出反应，例如它们可以应用在紧急响应救援，或是在教室帮助教师处理任务。
但这种软件架构给我们带来了一种新的权衡：由于数百万个连接的变化如此复杂和微小，研究人员无法准确地确定正在发生的连接结果，他们只会得到一个输出的结果。...因此，如果我们想让机器学习发挥作用，那么让机器执行这些任务的人需要了解它需要做什么，为什么要去做这个行为，因为如果机器人不知道自己为什么要做出选择，人们为什么会信任它来控制他们昂贵的火星探测器或轨道飞行器呢...利用这种技术，威尔逊能够利用粒子发出的光将其定位在该盒氙气中。 当他得到了他想要的答案之后，威尔逊表示利用该算法用来理解光如何表示粒子位置的内部规则之后，可能将会为接下来的研究开辟了一条新的道路。...威尔逊说：“在某种程度上，一个模型是我们观察得出的理论，我们不仅可以利用模型进行预测，还可以更好地理解为什么这种预测方向是正确的，以及这些自然过程是如何运作的。”...解读能力 不过微软研究人员Wallach说，要在解释性语言能力上开辟新领域，最大的挑战之一就是怎样简单地定义它。
此前，即便是专业的数据科学家，都难以解释大模型（LLM）运作的背后。而最近，OpenAI 似乎做到了——本周二，OpenAI 发布了其最新研究：让 GPT-4 去试着解释 GPT-2 的行为。...“我们用 GPT-4 为大型语言模型中的神经元行为自动编写解释，并为这些解释打分。”...（1）首先，让 GPT-4 生成解释，即给出一个 GPT-2 神经元，向 GPT-4 展示相关的文本序列和激活情况，产生一个对其行为的解释。...，未来需要一一攻克： ▶ GPT-4 给出的解释总是很简短，但神经元可能有着非常复杂的行为，不能简洁描述。...▶ 当前的方法只解释了神经元的行为，并没有涉及下游影响，希望最终能自动化找到并解释能实现复杂行为的整个神经回路。 ▶ 只解释了神经元的行为，并没有解释产生这种行为的背后机制。
3 解决方案 针对上述问题，我们提出了一种融合多视图用户行为信息的多任务查询补全推荐方法，基本的解决思路包括两点： 在召回阶段，用参数化的神经网络序列生成模型根据前缀采用多样化beam search的解码策略自动...二者的相同点在于都需要依赖用户历史行为序列进行决策，而不同点主要体现在训练目标函数与使用的训练数据形式上： 排序往往被看作一个点击率(CTR)预估的任务，使用pointwise的目标函数进行CTR模型的训练...我们从单视图的点击率预估模型出发，逐步添加响应的模块。 下表为点击率预估模型的消融实验结果，可以看出每个视图或者任务都能给其带来明显的增益。...5 总结 本工作提出了一种融合多视图用户行为序列信息的多任务个性化查询补全推荐框架：通过同时建模和利用多视图用户行为序列中丰富的个性化信息，使QAC模型能够更准确地预测用户当前的搜索意图；通过候选排序与查询生成的多任务学习...，同时利用多种学习目标与训练数据进行模型训练，实现了不同任务间的优势互补。
该论文被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执行联合半监督分类和分割，该模块还为多任务提供了可解释性。...假设训练数据来自不同的分布，这样可以用于有限的不同任务，多任务在这样的场景中对于以很少监督的方式学习是有用的。将多任务与半监督学习相结合可以提高性能，并在这两个任务中取得成功。...有几种方法可以生成显著性映射，最显著的方法是从输入图像计算类分数的梯度。虽然任何深度学习模型都可以通过显著性图来研究更好的解释性，但据我们所知，在单一模型中两个共享任务之间的显著性桥梁还没有被探索。...通过应用任意数量的这些元素，我们可以创建非常广泛的图像，这在处理低样本数据集时尤为重要。我们最终发现，这种增强策略对于强大的性能非常重要。 现在让我们回过头来讨论伪标记的过程。...对于跨域MultiMix在很大程度上也是最好的，显示了强大的泛化能力。 总结 在这篇文章中，我们解释了一个可用于联合学习分类和分割任务的新的稀疏监督多任务学习模型MultiMix。
该论文在被ISBI 2021收录，并于4月的会议上发表。 MultiMix通过采用基于置信的增强策略和新型桥模块来执行联合半监督分类和分割，该模块还为多任务提供了可解释性。...假设训练数据来自不同的分布，这样可以用于有限的不同任务，多任务在这样的场景中对于以很少监督的方式学习是有用的。将多任务与半监督学习相结合可以提高性能，并在这两个任务中取得成功。...有几种方法可以生成显著性映射，最显著的方法是从输入图像计算类分数的梯度。虽然任何深度学习模型都可以通过显著性图来研究更好的解释性，但据我们所知，在单一模型中两个共享任务之间的显著性桥梁还没有被探索。...通过应用任意数量的这些元素，我们可以创建非常广泛的图像，这在处理低样本数据集时尤为重要。我们最终发现，这种增强策略对于强大的性能非常重要。 现在让我们回过头来讨论伪标记的过程。...对于跨域MultiMix在很大程度上也是最好的，显示了强大的泛化能力。 总结 在这篇文章中，我们解释了一个可用于联合学习分类和分割任务的新的稀疏监督多任务学习模型MultiMix。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 就个体而言，单个蚂蚁是相对头脑简单的生物。然而，作为一个蚁群时，它们个体之间总是相互合作，能执行非常复杂的任务，例如化身建筑高手筑巢、觅食和御敌等等。...蚂蚁的“绝地求生”实验 蚂蚁主要通过它们的触角进行交流，用它们来感知其他蚂蚁释放的信息素，并通过触摸其他蚂蚁来识别它们的种姓，也正是这种组织间的信息交换使复杂任务的集体解决方案成为可能。...一旦一些蚂蚁开始挖隧道，其他蚂蚁就会迅速加入聚集在一起，更有效地在一条隧道上工作，直到它们最终实现成功突围。 根据实验中的观察现象，研究人员开发了参数和模型来理解蚂蚁的挖掘任务。...蚂蚁密度场的演化 基于主体的仿真 群体智慧与机器人的碰撞 在这种理解和建立模型的驱动下，研究人员构建了机器人蚂蚁RAnts合成并重现了蚁群这种行为，这些机器人可以相互响应，也可以对环境做出反应，以展示它们是如何执行这种集体任务...这三个规则使 RAnts 能够迅速摆脱束缚，另外，它还能还使研究人员能够探索到难以用真实蚂蚁检测到的行为区域。 这些规则的设定，让RAnts和蚂蚁们有着大致相同的“合作方式”。
最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。...即使和目前已经部署的其他最佳模型相比，深度森林模型依然能够显著减少经济损失。 以下是论文内容，AI科技大本营编译： ▌简介 对于蚂蚁金融这样的金融公司，套现欺诈行为是常见危害之一。...目前，基于机器学习的检测方法，如逻辑回归 (LR) 和多元加性回归树 (MART)，能够在一定程度上预防这种欺诈行为，但是我们需要更有效的方法，因为任何微小的改进都将显著地降低经济损失。...由于金融数据的稀疏性和高维性，我们需要将其视为离散建模或混合建模问题，因此，诸如深度神经网络结构的模型并不适用于蚂蚁金融这种公司的日常工作。...对于这个检测任务，我们需要做的事检测出欺诈行为的潜在风险，以避免不必要的经济损失。
源 | AI科技大本营 互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。...即使和目前已经部署的其他最佳模型相比，深度森林模型依然能够显著减少经济损失。 ▌简介 对于蚂蚁金融这样的金融公司，套现欺诈行为是常见危害之一。...目前，基于机器学习的检测方法，如逻辑回归 (LR) 和多元加性回归树 (MART)，能够在一定程度上预防这种欺诈行为，但是我们需要更有效的方法，因为任何微小的改进都将显著地降低经济损失。...由于金融数据的稀疏性和高维性，我们需要将其视为离散建模或混合建模问题，因此，诸如深度神经网络结构的模型并不适用于蚂蚁金融这种公司的日常工作。...对于这个检测任务，我们需要做的事检测出欺诈行为的潜在风险，以避免不必要的经济损失。
NLP的这一重大突破利用了一项被称为“连续增量式多任务学习”的创新技术。在本文中，我们将直观地解释“连续多任务学习”的概念，构建ERNIE 2.0模型，并解决有关ERNIE 2.0结果的疑虑。...-训练一个神经网络执行多个任务，以便该模型可以开发语言的通用表达形式，而不是将自身限制到一个特定的任务上。...我们已经解释了多任务学习，而ERNIE 2.0架构中还有另一个关键概念，那就是…… 持续学习 训练神经网络面临的一个挑战是这样一个事实：局部最小值并不总是全局最小值。...不是训练所有任务（图2），而是按顺序训练它们： 在任务1上进行训练 使用上一步中的参数，并在任务1、2上进行训练 使用上一步中的参数，并在任务1、2、3上进行训练，以此类推… 这是受人类启发的，因为我们是逐步学习而不是一次学习多个任务...可以说连续多任务学习是开创性结果中的第一大因素，但仍然有许多问题需要解决。 当然，本文不会涵盖论文的全部主题，例如具体的实验结果，也没有这个必要。本文只是对ERNIE 2.0核心概念进行了直观解释。
内容识别、有害内容消除 3.2 风险智力框架借鉴 3.1.3 可解释性 大模型的可解释性，即以人类可理解的内容呈现模型行为的能力，成为其可靠度在金融业务过程方面重要的衡量维度。...(3)注意力机制为模型结果带来了更好的解释性。例如,在翻译任务中,分析句子中不同单词的权重系数,可以找出句子中的关键词。...验证解释的同时，输入的样本可以提升模型的决策能力，研究验证了此套方法在常识推理任务中的有效性。...思维链 思维链，提示中引导模型在解决具体任务时不仅有任务的输出，还包含推理的中间步骤。该技术能提升 LLMs 在诸多任务上的表现，尤其是涉及到数学、常识、符号等推理任务，并增强推理过程的可解释性。...03 可解释性的应用 第一，协助使用者 理解模型行为 以及 提升模型本身 的性能。 第二，用来分析模型 行为是否合理。
东南大学的团队围绕 LK-99 建立起了一种模型，来解释它的奇特电阻行为。...以下是孙老师团队在 LK99 上观测到的四种特殊的电阻率行为（均在同一样品上观察到）。...还有另外一种电阻行为，图 3c 是 250K（约 - 23℃）的时候，电阻率抖降，但仍然不是零。...此时可以观察到一个线性下降的电阻曲线，7.1K 时电阻急速下降，研究人员认为此处和金属铅的性质接近（铅的超导转变温度是 7.1K）。 基于这种观察，研究人员提出一种渗流模型。...当温度足够低时，铜和铅的区域互相联通，形成了电流通路，绝大多数电流通过这种方式通行。 此时可通过四引线法检测到电流很小，电压也非常小，我们还会观察到类似图 3b 中非常小的近似零电阻情况。
、信息素初始浓度二、信息素挥发率三、信息素增加量系数与简单枚举法的区别蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过信息素的传递和更新，逐步找到最优路径。...每只蚂蚁都维护一个路径记忆向量，用来存放该蚂蚁依次分配的任务和对应的处理节点。蚂蚁在分配任务的每一步中，按照一定规则选择下一个要分配的任务和节点。...以下是对这些参数的实际意义的详细解释，并通过实例加以说明：一、信息素初始浓度实际意义：信息素初始浓度是指算法开始时，每条路径上所具有的信息素浓度。这个浓度值决定了蚂蚁在初始状态下选择路径的随机性。...对于4个作业和2台机器的情况，就有2^4=16种可能的分配策略（不考虑作业顺序）。当作业数量和机器数量增加时，搜索空间会呈指数级增长。蚁群算法则通过模拟蚂蚁的觅食行为，在搜索空间中逐步逼近最优解。...蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为来搜索最优的作业分配策略，具有较低的计算复杂度和较高的搜索效率。与简单枚举法相比，蚁群算法更适合解决大规模、复杂的作业调度问题。
大模型的模型发展如下图 涌现 参考：大模型中的涌现 什么是涌现？先从蚂蚁开始说起。蚂蚁是自然界中一种个体非常简单，但是群体能力非常强大的生物。...单只蚂蚁的行为模式很简单，但是蚂蚁群体可以发挥出惊人的智慧，能完成非常复杂的任务，比如建造庞大的蚁穴、合作捕猎等。 一只蚂蚁的智能是有限的，但是一群蚂蚁结合起来，会形成一个有智能的群体。...这种集体智慧并不是蚂蚁个体简单相加得到的。蚂蚁集合在一起，产生了一加一大于二的效果。这就是涌现现象。...在现实世界中，涌现现象的例子包括天气系统、生态系统、经济市场、以及社会行为等。...很多人认为复杂科学里的很多概念是伪科学，是因为它无法用科学里流行的还原论来解释。 还原论是说“如果你理解了整体的各个部分，以及把这些部分整合起来的机制，你就能够理解这个整体”。
机器之心原创 作者：吴昕 大模型最让人印象深刻的是它们的「涌现」行为，数以万计的二进制计算决策融合成一种仿佛人类的理解力和创造力，让金融行业看到开发一个专注金融的语言大模型的巨大价值。...蚂蚁金融大模型在某些任务上的识别精度已经达到这样的专家水平，高于负责打标的专业人员的平均水平。...当然，蚂蚁金融大模型给到的这种专业服务，不只是调用某个工具，而是这些工具的有效组合，牵涉到推理、规划能力 —— 它知道如何将这些工具组合起来，如何将不同工具的输出整合起来，变成一个完成、连贯的回答，给到用户...系统反应完成大概需要十几秒，在真实应用场景下，这种体验会很差。...这种「自省」，主要是指判断自己给到的答案是不是可信。陈鸿解释说。
资源管理框架应该要能抽象异构平台，进行统一管理和分配，合理调度任务的运行。...它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 蚂蚁在路径上前进时会根据前边走过的蚂蚁所留下的分泌物选择其要走的路径。...其选择一条路径的概率与该路径上分泌物的强度成正比。因此，由大量蚂蚁组成的群体的集体行为实际上构成一种学习信息的正反馈现象：某一条路径走过的蚂蚁越多，后面的蚂蚁选择该路径的可能性就越大。...蚂蚁的个体间通过这种信息的交流寻求通向食物的最短路径。 蚁群算法就是根据这一特点，通过模仿蚂蚁的行为，从而实现寻优。...这种算法有别于传统编程模式，其优势在于，避免了冗长的编程和筹划，程序本身是基于一定规则的随机运行来寻找最佳配置。
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