算法论文8
CMU&NYU:用Epiplexity解释AI“智能”来源
深度学习自然语言处理
AI 摘要
CMU和NYU论文指出,经典信息论在AI有三大悖论,提出Epiplexity度量信息。实验显示困难任务让模型学到通用结构,启示我们重视合成数据、按Epiplexity选预训练数据,算力能将熵变价值。
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CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。

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