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2024年5月2日 · 本文的贡献在于将原始的 Kolmogorov-Arnold 表示泛化到任意宽度和深度，使其在当今的深度学习领域焕发新生，同时利用大量的实证实验来突出其作为「AI + 科学」基础模型的潜在作用，这得益于 KAN 的准确性和可解释性。 尽管 KAN 数学解释能力不错，但实际上它们只是样条和 MLP 的组合，利用了二者的优点，避免了缺点的出现。 样条在低维函数上准确度高，易于局部调整，并且能够在不同分辨率之间切换。 然而，由于样条无法利用组合结构，因此它们存在严重 COD 问题。
2024年5月7日 · 多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。 MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。 但是最近，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。 该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。 而且，它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。 比如，作者表示，他们用 KAN 重新发现了结理论中的数学规律，以更小的网络和更高的自动化程度重现了 DeepMind 的结果。 具体来说，DeepMind 的 MLP 有大约 300000 个参数，而 KAN 只有大约 200 个参数。 这些惊人的结果让 KAN 迅速走红，吸引了很多人对其展开研究。 很快，有人提出了一些质疑。
2024年5月17日 · 本文作者熊伟是伊利诺伊香槟分校的在读博士生，其导师为 Tong Zhang 与 Nan Jiang。 他的主要研究方向是 RLHF 与机器学习理论。 邮箱: wx13@illinois.edu. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求，是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。 在此之前，传统的开源解决方案是基于离线数据集的直接偏好优化 (DPO)，并获得了一系列的明显超出 SFT 的开源模型。 然而，在过去的几个月中，许多研究表现，在线迭代版本的 RLHF 算法通常要明显超过他们的离线版本。 与此同时，开源社区在这个领域暂时还没有一个完整的、易于复现的全流程解决方案。
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2024年5月11日 · Early studies identified these as resonant charge exchange, hot oxygen impact and ion outflow, establishing a consensus view of H escape that has since received only minimal updates. Here we show ...
2024年4月23日 · 2024年4月16日—18日，ka wah Fi Capital关联资产(物业)验收会在ka wah Fi Capital深圳关联公司会议室举行，与会人员有“锦星、金弘、Rockstead、华亚、Eternity ...
2024年5月12日 · 龙芯2K0300是一款嵌入式处理器，基于完全自主的LoongArch龙架构指令集，单个LA264内核，双发射，10级流水线，主频1GHz，功耗低于1W，具备高性能、低 ...
