A* vs. Q*两个AI算法比较：A* 和 Q*：虽然它们在命名上有表面的相似之处，但这两种算法却有着不同的目的、方法和应用。让我们深入对比分析 A* 和 Q*，了解它们在人工智能中的独特特点和用途.

用更少数据的强化学习Q-Learning可能是推进当前人工智能研究范式的关键。简而言之：利用强化学习RL进行微调是训练 ChatGPT/GPT-4 等高性能 LLM大模型的秘诀。但是，强化学习本质上是.

微软创始人比尔·盖茨在接受德国商业报纸 Handelsblatt 采访时表示，有很多理由相信 GPT 技术已经达到了稳定水平。在 OpenAI 工作的“许多优秀人士”都相信 GPT-5 将明显优于GP.

离散化表示在现代深度学习中至关重要。矢量量化（VQ）已成为一种流行的方法，但存在优化复杂、编码本规模有限等问题。该文提出了有限标量量化（FSQ）--一种更简单、更有竞争力的替代方法。取代 VQ-VAE.

本文讨论一些关于强化学习RL和量化交易的问题：假设训练一个机器学习ML代理进行股票交易：一种方法是为系统提供许多优秀策略的范例，例如，关于是否在特定时间卖出特定股票的标注信息。这就是众所周知的监督学习.

看到 TensorFlow 的下滑程度令人震惊。最近发布的 2022 年机器学习竞争状况报告描绘了一幅非常严峻的画面——只有 4% 的获胜项目是使用 TensorFlow 构建的。这与几年前形成鲜明对.

最近的人工智能发展令人惊叹，并有望改变世界。1、文本生成：生成连贯人类语言的软件语言模型产生连贯文本的能力感觉像是人类技术的一个转折点。同样令人印象深刻的是这些模型能够捕捉文本（例如文章、消息、文档）.

模块化对于任何颠覆性技术都是必不可少的。多年来，深度学习缺乏足够的混合功能来快速定制解决方案。一切都必须从头开始训练或微调。最新的创新正在取消这些限制。模块化允许开发人员将现有模块与其他模块组合以生成.

两条规则：概率链式法则和微积分链式法则，被命名为“链式规则”，对 ML 和 AI 的最新进展至关重要。概率链法则概率链法则是大型语言模型最新进展背后的一个强大工具。通过将许多小事件的概率相乘，我们可以.

CS Peirce（皮尔士） 在 100 多年前发明了一种终极的“时间旅行逆转”。皮尔士是一位哲学家和逻辑学家，以其在数学基础和科学哲学方面的工作而闻名。在他的著作中，皮尔士勾勒出任何科学发现的框架，.

除了卡尼曼的“思维快慢”框架外，大多数人对克拉克的“扩展思维假设”并不熟悉。这两个理念与当今的深度学习AI极为相关。在心智哲学中，扩展思维命题（也称为心智延展理论，EMT:Extended mind .

人只有两种思考方式：因果性和相关性。因果性遵循逻辑形式，属于分析分解的还原主义，遵循第一性原理，这是数学课上练习的；相关性有比喻 形象对比 打比方等形象思考，语文课上练习的。原文转译如下：认知语言学家.

遗传算法是一种用于优化或搜索问题的随机过程。它是一种受自然选择和进化启发的算法。我们将使用遗传算法来寻找COVID-19 SEIR参数。然后，我们将把这个结果与网格搜索法的结果进行比较。有一些遗传算法.

连接组是生物体大脑中所有神经连接的地图，它有助于理解大脑内神经相互作用的组织。 发布大脑中所有神经元和突触的完整映射非常复杂，2020 年 1 月，谷歌研究院发布了果蝇的“半脑”连接组- 一个在线数.

自我监督学习推动了人工智能的许多重大进展，所谓自我监督学习：机器通过直接观察环境进行学习，而不是通过标记的图像、文本、音频和其他数据源进行明确的教导；虽然人们也似乎以相似的方式学习，但是学习的方式存在.