标签：因果
机器学习框架NIS+：通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR
机器学习技术难以捕捉复杂系统中的涌现现象（比如鸟群的集群行为、生命游戏中出现的复杂模式等），这阻碍了对复杂系统演化的预测。近日，北京师范大学系统科...
重磅：AI机制可解释性的理论基础：抽象因果
来源：图灵人工智能 Causal Abstraction:A Theoretical Foundation for Mechanistic Interpretability https://arxiv.org/pdf/2301.04709 v3 2024 摘要 因果...
新PyTorch API：几行代码实现不同注意力变体，兼具FlashAttention性能和PyTorch灵活性
机器之心报道 编辑：陈陈用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。理论上，注意力机制就是你所需要的一切。然而在实际操作中，我们还需要优化像 FlashAtten...
小技巧大功效，「仅阅读两次提示」让循环语言模型超越Transformer++
机器之心报道 编辑：杜伟在当前 AI 领域，大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过，随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世，出现了一个很明显的趋势：在...
公理训练让LLM学会因果推理：6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4
机器之心报道 编辑：Panda把因果链展示给 LLM，它就能学会公理。AI 已经在帮助数学家和科学家做研究了，比如著名数学家陶哲轩就曾多次分享自己借助 GPT 等 AI...
6700万参数比肩万亿巨兽GPT-4！微软MIT等联手破解Transformer推理密码
新智元报道编辑：桃子 乔杨 【新智元导读】来自微软、MIT等机构的学者提出了一种创新的训练范式，攻破了大模型的推理缺陷。他们通过因果模型构建数据集，直接...
LeCun转发，AI让失语者重新说话！纽约大学发布全新「神经-语音」解码器｜Nature子刊
新智元报道编辑：LRT 【新智元导读】通过采集皮层电图（ECoG）的数据信号，模型可以将其转换为可解释的语音参数（如音高，响度，共振峰频率等），并合成出既...
脑电合成自然语音！LeCun转发Nature子刊新成果，代码开源
Xupeng 投稿量子位 | 公众号 QbitAI脑机接口最新进展登上Nature子刊，深度学习三巨头之一的LeCun都来转发。 这次是用神经信号进行语音合成，帮助因神经系统缺...
大模型如何用因果性？最新《大型语言模型与因果推断在协作中的应用》全面综述
来源：专知 因果推断在提高自然语言处理（NLP）模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和可解释性方面显示出潜力，它通过捕捉变量间的因果关系来实现这一点。生成...
UC伯克利发现GPT-4惊人缺陷：儿童从经验中学习因果，LLM却不行
新智元报道编辑：拉燕【新智元导读】最近，UC伯克利的一项研究揭示了LLM和小孩子们在认知上的一项重要差别——创造新的因果结构的能力。大家有没有想过一个问题...
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