「局部加权线性回归」共找到 143 篇相关文章
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例,介绍算法工程师开发模型全流程,包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作,如用均方误差衡量模型效果,还提及多种模型及调优方法,助开发者入门机器学习。
Meta联合Google新作:语言模型到底“记”了多少东西?
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量,发现模型记忆有上限且与参数线性相关,还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等:基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题,西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取,构建新型二阶非线性涡粘模型,在方形管道与矩形扩压器湍流测试中,精度优于现有模型。
微软炸场了!一张图片仅需3即可生成带完整PBR材质的超高质量3D资产!
微软推出3D资产生成大模型TRELLIS,能接收文本或图像提示,输出高质量3D资产。其结果质量强,支持灵活切换输出格式和局部3D编辑,还给出安装和使用方法及项目地址。
模型汤新做法!Meta|提出“类别专家汤”:SoCE,大幅提升模型性能,刷新SoTA!
大语言模型领域,提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE,通过分析类别相关性操纵模型权重,在BFCL上刷新SOTA记录,为开源社区指明低成本进化之路。
Transformer死角,只需500步后训练,循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列,是相比Transformer的关键优势,但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明,通过简单训练干预,循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。
Liblib AI上线Kontext,门槛大幅降低!藏师傅手把手教你用它解决图片问题
FLUX的Kontext是强大的图像编辑应用,除不能写中文外近乎全能。Liblib AI上线FLUX Kontext,支持Web UI和Comfyui,无需本地跑Comfyui,还能结合Liblib生态处理图片。作者给出保姆级使用教程。
GAIR Paper 105|离线强化学习新突破——ROMI:破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局|ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习,指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法,引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制,在多基准任务上超越基线算法。
美团龙猫LongCat技术升级!新注意力机制解码速度快10倍,还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA,重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造,计算复杂度降至线性,处理128K上下文解码快10倍,性能不缩水,后续还计划支持动态稀疏比例。