具体而言，研究者将 AlphaCode 放在 Codeforces 挑战中进行了测试，Codeforces 是全球知名的编程竞赛平台，类似于国际象棋中使用的 Elo 评级系统，聚集全世界顶尖编程者。...例如，竞争对手不能只输入新字母，而必须使用「backspace」命令删除原始字符串中的几个字母。...然后对这些解决方案进行筛选、聚类和重新排序，将这些解决方案分配到一个由 10 个候选程序组成的小集合中，并提交给外部评估。...这个自动化系统取代了竞争对手的调试、编译、通过测试和最终提交的反复试验过程。 在 Codeforces 的允许下，DeepMind 通过模拟参与 10 场比赛来评估 AlphaCode。...参赛者仅凭复制以前的解决方案等捷径来参加比赛是不可能取得好成绩的，相反，模型必须创造出新颖有趣的解决方案。
，它类似于国际象棋中使用的 Elo 评级系统，每周分享编程挑战和问题排名。...DeepMind 估计，AlphaCode 系统的 Codeforces Elo 为 1238，使其过去六个月内在该网站上竞争的用户中排名前 28%。...例如，竞争对手不能只输入新字母，而必须使用「backspace」命令删除原始字符串中的几个字母。...然后对这些解决方案进行筛选、聚类和重新排序，将这些解决方案分配到一个由 10 个候选程序组成的小集合中，并提交给外部评估。这个自动化系统取代了竞争对手的调试、编译、通过测试和最终提交的反复试验过程。...该证明器在 miniF2F 基准测试中实现了 SOTA（41.2% vs 29.3%）水平，miniF2F 包含一组具有挑战性的高中奥林匹克问题。
Codeforces 是一个具有竞争力的编程平台，由俄罗斯程序员 Mikhail Mirzayanov 创办，其 Elo 评分系统类似于国际象棋中使用的评级系统，可以衡量一位程序员的编程水平。...DeepMind 估计，AlphaCode 系统的 Codeforces Elo 为 1238，CodeContests 上的每个问题有 100 万个样本，AlphaCode 解决了 34.2%的问题，...从长远来看，我们对 AlphaCode 在帮助程序员和非程序员编写代码、提高生产力或创造制作软件的新方法方面的潜力感到兴奋。...4 AI 编程系统：强，但不完全强 近年来，AI 编程系统的开发取得了长足进展，但这些系统还远远不能完全替代人类程序员的工作。...为了帮助其他人在 DeepMind 的结果基础上更上一层楼，DeepMind 已在 GitHub 上发布了竞赛级编程问题和解决方案的数据集，其中包括广泛的测试数据，以确保通过这些测试的程序是正确的——这是当前数据集缺乏的一个关键特性
这是他的模型预测最初几场比赛的结果：俄罗斯vs沙特，俄罗斯胜利；乌拉圭vs埃及，乌拉圭胜利；伊朗vs摩洛哥，平局。4天以后就可以验证这个结果是对还是错了。 ? 16强的结果是这样的： ?...四分之一决赛将在葡萄牙vs巴西，以及德国vs阿根廷之间展开。 ? 最终巴西vs德国，巴西获胜。 ? 使用随机森林进行预测 另一方面，微软的AI和数据科学专家Sorin Peste的预测过程则更加完善。...Elo评级：该系统最初是为国际象棋联合会FIDE开发的，目的是给棋手打分。它的复杂矩阵根据比赛的类型分配点数，并考虑到双方的净胜球差异。它和国际足联的主要不同之处在于，它也统计了友谊赛的数量。...投注赔率：使用投注比较网站OddsChecker，采用每个国家最慷慨的赔率。 TransferMarkt的数字是欧元，而FIFA和Elo有他们自己的评级系统，投注赔率是分数。...紧随其后的是西班牙和法国。 Elo排名系统和投注几率看起来最相似，都列出了相同的前五名(上面提到的四个球队和阿根廷)。
这是他的模型预测最初几场比赛的结果：俄罗斯vs沙特，俄罗斯胜利；乌拉圭vs埃及，乌拉圭胜利；伊朗vs摩洛哥，平局。4天以后就可以验证这个结果是对还是错了。...16强的结果是这样的： 四分之一决赛将在葡萄牙vs巴西，以及德国vs阿根廷之间展开。 最终巴西vs德国，巴西获胜。...Elo评级：该系统最初是为国际象棋联合会FIDE开发的，目的是给棋手打分。它的复杂矩阵根据比赛的类型分配点数，并考虑到双方的净胜球差异。它和国际足联的主要不同之处在于，它也统计了友谊赛的数量。...投注赔率：使用投注比较网站OddsChecker，采用每个国家最慷慨的赔率。 TransferMarkt的数字是欧元，而FIFA和Elo有他们自己的评级系统，投注赔率是分数。...紧随其后的是西班牙和法国。 Elo排名系统和投注几率看起来最相似，都列出了相同的前五名(上面提到的四个球队和阿根廷)。
2.2目标市场分析 l 市场规模【预计用户体量和市场规模】； l 市场特征； l 发展趋势（未来2-5年的发展评测，可找相应的报告）； 2.3 替代品和竞争品 ****提示：****明确用户目前可选择的其它替代品...专业人士可能需要一个复杂、灵活的系统，而新手可能只需要够用和易用。因此我们要先界定好目标用户，然后对目标用户进行分析。...3.4 关键用户需求 ****提示：****这里列出用户认为的关键问题或需求，问题描述包括： （1） 用户面临的问题是什么? （2） 现在用户是怎么解决的？ （3） 我们产品的解决方案是什么？...非必要情况无需改动：游戏架构 注意问题：VS的特殊图像编码问题 （3） 概述需求同相关效益、目标的关系。...【PS：逻辑性强（有论点，论据，论证）；把抽象的东西形象化出来；数据可靠，分析有理；有把握的主观，无把握的客观；用词行文，简洁明了；合理的产品进度分析；重视非功能需求；解释专业名词；】 6.
前有德国帕绍大学（Universität Passau）利用ELO评级预测德国胜算最大，后有俄罗斯彼尔姆国立研究大学利用神经网络预测世界杯前三名将是德国队、巴西队和阿根廷队，并称这项预测的准确度超过80%...在大数据文摘后台回复“世界杯”可下载论文~ 下面是论文精华内容： 本文提出了一种分析和预测足球锦标赛的方法。该方法基于泊松回归模型，由作为协方差的团队Elo评级和球队特定效应的差异组成。...在2010~2014年世界杯的验证上，评分函数与比赛结果非常接近。 模型 我们的模型是基于球队的世界足球ELO评级建立的。该评级来自Elo评级系统，但是为了考虑到各种足球特定变量，我们做了一些修正。...2018年3月28号排名最高的5个球队的ELO评级如下： 下面我们展示了四个更加复杂的模型，在这些模型中，（G_A，G_B）为二维泊松分布随机变量，（G_A，G_B）的分布将取决于A球队和B球队以及两个队伍的...具有对角膨胀的二维泊松回归 我们以概率p膨胀对角线元素，膨胀通过向量（θ0，θ1，θ2）给定来描述比赛结果0：0，1：1，2：2的概率，我们比较了前5支队伍的对角膨胀模型和非对角膨胀模型的AIC值，如下表所示
编辑：LRS 【新智元导读】AI co-scientist系统基于Gemini 2.0开发，能够协助科研人员生成新的研究假设、制定实验方案，并通过自我改进提升结果质量。...，输出为全新的研究假设、详细的研究概述和实验方案。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.03314 系统的自我提升能力主要依赖于Elo自动评估指标，通过对模型的输出进行对比竞赛，最终可以得到一个Elo值，研究人员分析了Elo自动评级与...GPQA中diamond set（有难度的问题集合）准确率的匹配度，结果发现Elo评级与输出质量呈正相关。...AI co-scientist（蓝色线）和Gemini 2.0（红色线）的平均准确率对比，按Elo评级分组 七位领域专家在其专业领域内精心挑选了15个开放研究目标和最佳解决方案，使用自动化的Elo指标，
模型之间竞争的 Elo 评级，以 GPT-4 为标杆，GPT4 之后 Guanaco 33B 和 65B 获胜次数最多，而 Guanaco 13B 的得分比 Bard 好。...与 GPT-4 相比，Guanaco 65B 和 33B 的预期获胜概率为 30%，该结果基于人类注释者系统级成对比较得出的 Elo 等级分（Elo rating），这也是迄今为止报告的最高水平。...Guanaco 33B 的参数比 Vicuna 13B 模型要多，但其权重仅使用 4 位精度，因此内存使用效率更高，内存占用更少（21 GB VS 26 GB）。...此外，Guanaco 7B 可轻松安装在 5 GB 内存的智能手机上。 总体而言，GPT-4 和人工注释者的系统级判断是适度一致的，因此基于模型的评估是人类评估的一种可靠替代方案。...在定性分析方面，如下表 7 所示，该研究发现与人类评分相比，GPT-4 为其自己的输出给出了更高的分数（Elo 为 1348 vs 1176）。
因为容器之争才刚刚开始，不过，更严重的问题是供应商之间这样来回的争吵是否会吓跑那些想要采用容器技术的企业，至少让他们等到争论尘埃落定时。 平台 vs....Hykes说，Rocket“实际上是libcontainer的竞争对手”，而不是整体Docker平台的竞争对手。...公司可能会选择Docker平台替代 [Pivotal的]Cloud Foundry。而像Cloud Foundry这样的公司却会使用类似Rocket这样的组件来构建Cloud Foundry。"...Docker替代了Linux 内核的LXC，这种容器技术已经存在了好多年。...“虽然大企业会继续有自己专门的小组来构建其系统的基础架构，CoreOS（和Docker）相信他们“可以给那些不想靠自己搭建所有东西，但是想达到大企业同等级别基础架构的公司提供解决方案。”
她也是之前爆火的、可以在单GPU上可以跑175B模型推理的系统FlexGen的一作，目前已获8k星。...所有非平局A vs B对战中，模型A胜利的比例 然而，其他开源模型与这三个专有模型之间，依然存在着很大的差距。 特别是，GPT-4以1274的Elo分数领跑排行榜。...这比榜单上最好的开源替代——Vicuna-13B——要高出近200分。...在这种情况下，像Vicuna这样的开源模型可以与GPT-4表现相当，因此我们可能可以使用稍微弱一些（但更小或更便宜）的大型语言模型（LLM）来替代像GPT-4这样更强大的模型。...Elo分数的变化 自从三个强大的专有模型参与以来，聊天机器人竞技场的竞争从未如此激烈。 由于在与专有模型对战时，开源模型输掉了不少比赛，因此它们的Elo分数都有所下降。
尽管不完全准确，但该应用程序可以让您了解竞争对手的流量来源。为什么选择 SimilarWeb 替代品？无法根据一组日期设置流量。...替代方案 1 – SemrushSemrush 是一种工具，可用于分析与网络流量相关的所有渠道。该工具能够监控来自世界各地的网站流量。它还将提供与 4 个竞争对手的比较。...该应用程序的价格计划如下：计划成本轻型$69/月标准版$149/月高级$299/月企业级$499/月替代方案 3 – SpyFuSpuFu 是 SimilarWeb 的另一种替代品，您可以使用该平台搜索任何域并跟踪流量...跳出率和竞争对手的流量也可以很容易地分析。备选方案 6 – SE RankingSE Ranking 是 SimilarWeb 的流行替代品。其用户友好的界面易于理解。...替代方案 9 – QuantacastQuantacast 是类似网络的替代品，被不同的机构、出版商和咨询公司使用。这些组织寻找新客户并发展业务。
此后，许多竞争对手进入了市场。这些所谓的 Web 开发框架的例子有 Rails、Django 和 React。...评级基于全球熟练工程师的数量、课程和第三方供应商。Google、Amazon、Wikipedia、Bing 和其他 20 多个热门网站用于计算评级。...竞争对手的崛起：随着其他语言和框架的崛起，如Python、Node.js、Ruby on Rails等，PHP 的市场份额逐渐受到挑战。...综上所述，PHP 的没落可以归因于其语言设计缺陷、性能问题、竞争对手的崛起、社区疲劳以及安全性问题等多种因素的综合影响。...开源社区支持：Python 拥有一个庞大而活跃的开源社区，数以万计的开发者贡献了大量的代码和解决方案。这种开放式的协作精神使得 Python 生态系统得以持续发展，不断增强其功能和性能。
搜索引擎广告情报其实是搜索引擎中在线业务广告的详细见解。而这些见解可能包括： 公司竞争格局中的竞争对手及其广告活动； 竞争对手的产品、价格、评论和评级； 公司广告的排名及其随时间的变化。...竞争对手监控 借助战略情报，企业可以确定竞争对手的行动，包括数字营销策略，以及他们赞助的广告类型。...非结构化数据 抓取搜索引擎结果数据和广告情报是一码事，而通过分析来理解它就是完全另一码事了。企业可能只有一个知道如何收集情报的团队，但收集到非结构化数据将导致无法分析。...因此，网络爬虫还应将非结构化数据转换为结构化格式的数据。 资源 构建一个内部网络抓取工具来收集搜索广告情报需要付出大量的时间和金钱。选择这条路的公司至少应该有一个专门的开发团队来完成这项任务。...高效抓取搜索引擎的解决方案 提供搜索引擎广告情报的企业通常会投资自己的内部解决方案来收集所需的搜索引擎数据。在这种情况下，代理显得至关重要，可以确保顺利抓取到公共网络资源。
2．大数据风控 传统的信用评级模型是使用金融领域的历史借贷数据进行评估，对于没有历史贷款的客户是无法做风险评级的，这些人没有信用评级，无法识别欺诈风险。...Z-Suite，数据分析团队通过可视化分析，分析出企业营收下滑成因并制定出相应解决方案，方便管理层快速的发现问题并做出决策，为企业节约运营成本、提升运营效率、拓展业务方向提供了强大的数据支持。...此外，数据系统还可以下钻到省、市和区县，缩小了范围之后，能够更具体的看到门店的位置在区域内是如何分布的，门店有没有拓展等具体情况，数据分析团队将详情数据传递给销售人员，以便对客户做进一步的拓展。...在这些门店中，佰仟和竞争对手的销量情况对比数据，竞争对手的门店详情信息数据，销售人员在岗情况数据，以及实时的提单量数据，均可以实现实时监控，从而合理配置人力的投入，提升企业运营效率。...除了动态监控以上信息以外，数据系统还能对各种可疑的、有风险的情况进行预警：如门店预警涵盖了门店销量突增、不达标、风控率超标、人员预警等，收到预警后可以针对门店和人员进行针对性的调查或管理。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 龙争虎斗的大模型竞技场，今天突然更新： 国内大模型公司零一万物旗下的Yi-Large千亿参数闭源大模型，跃升总榜第七，也成为榜上国产大模型第一。...零一万物创始人兼CEO李开复博士为此表示，LMSYS提供了一个第三方的、公正的平台，其他竞争对手也都非常认可。 而零一万物的团队规模、参数规模、GPU算力都比排名更靠前的模型“小”。...目前，在去除冗余查询后的总榜中，Yi-Large的Elo得分更进一步，与Claude 3 Opus、GPT-4-0125-preview并列第四。...解释一下，Elo评分系统基于统计学原理设定，是当前国际公认的竞技水平评估标准。在这个评分系统里，每个参赛者都有基准评分，然后根据每场比赛调整评分。...一旦低分选手击败高分选手，那么低分选手就会获得较多的分数，反之则较少。 LMSYS引入Elo评分系统，是为了保证大模型竞技场在最大程度上保证排名的客观公正。
深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。...具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/ 用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。...为了处理稀疏性问题，已经提出了几种推荐技术，其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是，当评级数据稀少时，基于文档建模的方法通过额外使用文本数据（如评论，摘要或概要）提高了准确性。...上表显示了每个测试集上五种方法的整体评级预测误差。 请注意，每个数据集都被随机分成一个训练集（80％），一个验证集（10％）和一个测试集（10％）。...“提高”表明“ConvMF”相对于最佳竞争对手的相对改进。 与三种模型相比，ConvMF和ConvMF +在所有数据集上都取得了重大改进。 预训练词嵌入模型的影响： ?
△ Yandex是目前世界第五大搜索引擎 两次亮相 Yandex昨天的登台方式可不只一种。 首先，Yandex宣布，将用自研的新服务框架CatBoost替代原来的机器学习算法MartriNet。...成为“中心” Bilenko补充说，还没有计划要将CatBoost商业化，或以其他任何专利的方式将其关闭。“这和竞争对手无关，”他说，“我们会很高兴看到竞争对手使用它。”...这是“基于一种专有算法来构造不同于标准Gradient boosting方案的模型”。...支持类别特征：将改进你的训练结果，同时允许使用非数字的因素，“而不是必须预先处理数据，或者花费时间和精力将数据转换为数字。”...调适量少 虽然有大量其他数据库帮助增加梯度或用其他解决方案帮助训练机器学习系统,但Bilenko认为CatBoost相较其他框架的最大优点是测试精准度高。
） — DagsHub（@TheRealDAGsHub） “前途可期的竞争对手” 总部位于伦敦的 DeepMind，属于谷歌母集团 Alphabet 旗下的一家 AI 子公司。...“AlphaCode 确实成为一位前途可期的竞争对手，我急切想要看到它在一路成长后能达到怎样的高度！”...Mitrichev 写道，事实上，AlphaCode 就是直接实现了一套大规模暴力解决方案，几乎没有使用任何调优技巧。 而且这套 AI 系统也跟人类程序员一样，会遇上解决不了的问题。...根据 CodeForce 计算得出的程序员评分（使用与棋手排名相同的标准 Elo 评分系统），AlphaCode 的最终成绩为 1238 分。...这位程序员还尖锐地补充道，“DeepMind 那帮负责开发 AlphaCode 的程序员肯定“以为自己是不可替代的；错，他们将是第一批被取代的家伙。”
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