北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer
北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。
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时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。
"机器究竟还需要多长时间,才能真正具备人类大脑的认知能力?"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题,在2024年末再次成为全球科技界的焦点。
继电动车、消费品之后,中国团队又在AI领域上演了一出“成本屠夫”的好戏。
就在刚刚,噩耗传来:年仅41岁的谷歌DeepMind天才科学家Felix Hill英年早逝。
强强联合!
随着AI时代的到来,算法、大模型、深度学习等技术飞速发展,使得人形机器人成为了面向未来的黄金赛道。
基于大型定量模型,解决各行业的复杂科学和商业问题
2025 年即将到来的三大技术突破。
但咱觉得吧,显卡还是很重要的