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预训练模型的兴起给自然语言处理（NLP）带来了“新面貌”。 近年来，Google、Facebook、OpenAI、微软、百度等人工智能“头部玩家”推出多个颇具影响的预训练模型，并反复迭代出十多个版本。无论学术界还是业界，人们对大规模预训练模型“热情高涨”。 日前，来自清华大学的一支研究团队提出一种简单高效的NLP学习框架。不同于当下NLP社区主流的“大规模预训练+下游任务微调”的范式，这一框架无需进行大规模预训练，同时将训练效率提升两个数量级，并在多个NLP任务上，实现了比肩甚至超出预训练模型的性能。近日，相关研究以预印本形式，在arXiv上发表。预训练模型的“内功” 预训练模型在自然语言处理领域蓬勃发展，近年来在多个子方向取得了颠覆性的成果。 “自然语言处理的‘预训练’过程，就像武侠小说中，练武之人的‘修炼内......阅读全文
预训练模型的兴起给自然语言处理（NLP）带来了“新面貌”。 近年来，Google、Facebook、OpenAI、微软、百度等人工智能“头部玩家”推出多个颇具影响的预训练模型，并反复迭代出十多个版本。无论学术界还是业界，人们对大规模预训练模型“热情高涨”。
这篇文章的主角是AlphaGo，谷歌DeepMind团队开发出的围棋AI。其凭借着2016年击败全球顶尖棋手李世石的壮举而广受瞩目。围棋是一种古老的棋类游戏，每一步都存在诸多选择，因此接下来的落子位置很参议会预测——要求对弈棋手拥有强大的直觉与抽象思维能力。正因为如此，人们长久以来一直认为只
另外，我们还希望能够构建起一套略有不同的策略网络版本； 其应该更小巧且速度更快。可以想象，如果Lusha的经验非常丰富，那么其用于处理每个位置的时间也将相应延长。在这种情况下，虽然她能够更好地缩小合理落子范围，但由于整个过程会不断重复，因此耗费时间可能会过长。所以，我们需要为这项工作
但让我们想想，人类是怎样下棋的？假设目前您身处比赛中的特定阶段。根据游戏规则，你可以作出十几种不同的选择——在此处移动棋子或者在那里移动皇后等等。然而，你真的会在脑袋里列出所有能走的棋步，并从这份长长的清单中作出选择吗？不不，你会“直观地”将可行范围缩小至少数几种关键性棋步（这里假定您提出了
不过这样的训练方式其实存在一个问题。如果其只在练习中对抗同一个对手，且该对手也一直贯穿训练始终，那么可能无法获得新的学习经验。换言之，该网络所学到的只是如何击败对方，而非真正掌握围棋的奥秘。没错，这就是过度拟合问题：你在对抗某一特定对手时表现出色，但却未必拥有对付各类选手的能力。那么，我们该
在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已
奥巴马会和特朗普说一样的话，信不信？有视频为证。在一个对比视频中，二人不仅话语一致，连话语节奏甚至面部肌肉的动作都是一致的，但谈吐风格却能保持各自特点。 “这是一种被称为GAN（生成对抗网络）的新兴技术。”日前，香山会议召开以“信息隐藏与人工智能”为主题的学术讨论会，北京电子技术应用研究所副研
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
7月22日，邯郸市启动大气污染综合治理百日攻坚，着力推进产业结构、能源结构、运输结构和用地结构调整，加快工程减排项目建设进度，严格考核评价，推动空气质量持续改善，为完成全年大气治理改善目标打下坚实基础。 7月至9月是邯郸市大气污染治理基础工作全力推进的重要时段，也是PM10、O3为首要污染物占