目的:使用多種模型比較效果優劣。 目前使用了 隨機森林,邏輯迴歸,SVC,MLP 模型,收集了 44 局遊戲數據。 特徵矩陣 X 形狀: (5195, 4032) 標籤分佈: {向左走: np.int64(1419), 向右走: np.int64(1017), 發射子彈: np.int64(2759)} 隨機森林效果很差,一直往左走。猜測是數據
[論文筆記•(多智能體)]LLMs Can Simulate Standardized Patients via Agent Coevolution 一、一句話總結 該研究針對標準化病人(SPs)訓練醫療人員成本高、對 SP 身心健康有潛在負面影響的問題,提出EvoPatient 框架—— 一種基於多智能體協同進化的虛擬 SP 模擬方案,通過病人智能體與醫生智能體的多
元學習中任務分佈偏移的PAC-Bayesian泛化界 引言 元學習作為機器學習領域的重要分支,旨在使模型能夠從少量樣本中快速學習新任務,其核心挑戰之一便是如何在任務分佈發生偏移時保持強泛化能力。傳統機器學習理論主要關注數據分佈固定情況下的泛化分析,而元學習環境下面臨的任務分佈偏移問題則需要更深入的理論框架。PAC-Bayesian理論為這一問題提供了有力的數學工具,通
隨着全球貿易的日益頻繁與金融數字化轉型的深入,國際結算業務作為銀行服務實體經濟跨境運作的關鍵環節,其處理效率與風控水平直接關係到銀行的競爭力與運營安全。 然而,信用證、提單、報關單等業務單據格式繁雜、版式多變、專業性強,傳統依賴於人工核對與半自動化處理的方式,已成為制約業務效能提升、潛藏操作風險的明顯短板。在此背景下,運用前沿AI技術實現複雜文檔的自動化處理,已成為商業銀行
Dwarkesh Patel 與 Ilya Sutskever 近期進行了深度對話,視頻以及英文原文可以參見https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2 ,個人及AI輔助整理核心觀點及啓示如下。 一、訪談核心觀點 Ilya Sutskever 作為 AI 領域的頂尖學者、SSI 公司創始人,在訪談中圍繞 AI