Surrogate Modelling（替代建模）是一种使用简单、计算效率高的模型来近似复杂、计算昂贵的真实系统的技术。它广泛应用于工程设计优化、模拟、机器学习、以及科学研究中。其主要目的是在维持一定的精度的前提下，减少计算资源和时间的消耗。 一、Surrogate Modell Read more
近期，Scientific American上有一篇有趣的科学文章，文章名为Can AI Save Schrödinger’s Cat?（《AI能否拯救薛定谔的猫？》），作者为Anil Ananthaswamy。文章讨论了量子力学中的一个重要问题：观察者在量子测量中的角色，以及人 Read more
数学大神Stephen Wolfram新近发表文章What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models（《机器学习中到底发生了什么？一些最简模型》）。文章通过简化模型，对机器学习的基础原理进行了重要的理论探 Read more
前几天完整看了Nicholas Carlini写的长文𝙃𝙤𝙬 𝙄 𝙐𝙨𝙚 "𝘼𝙄"，颇有共鸣。AI确实能够大幅提升效率。 刚刚学习物理信息神经网络（或称物理引导神经网络，Physics-Informed Neural Networks，PINNs），让ChatGPT 4o给出示例 Read more
华盛顿大学的Steve Brunton教授关于“物理引导的机器学习”（Physics-Informed Machine Learning，PIML）的讲座非常值得观看学习。讲座探讨如何将物理定律、原理和知识融入机器学习模型，以提高这些模型的准确性、效率和泛化能力，特别是在工程、流 Read more
论文《Mission: Impossible Language Models》对当前关于大型语言模型（LLMs）是否能够学习“人类不可能语言”的争论进行了深入探讨，特别是对乔姆斯基（Noam Chomsky）及其同事提出的观点提出了挑战。 论文作者为Julie Kallini, Read more
论文《通过裁剪和知识蒸馏实现紧凑的语言模型》（Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation）详细探讨了如何通过裁剪（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）来压缩大型 Read more
根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年全球有超过125万人因对抗生素等药物免疫的感染而死亡。到2050年，这一数字可能会增加到1000万人。而在未来六年内，约2400万人可能会因为治疗传染病的高昂费用而陷入极端贫困。 使用人工智能的研究人员正在挖掘早已灭绝的物种，如猛犸象和巨型树 Read more
Imagen 3 是由谷歌团队开发的最新文本生成图像（Text-to-Image, T2I）模型，该模型为潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），主要针对高质量图像生成和文本提示的复杂理解进行了优化。 模型相关研究内容及成果在论文Imagen 3中发表，论文 Read more
1. 机器学习中数据稀缺问题的引言 在机器学习中，模型的成功高度依赖于大规模、高质量数据集的可用性。这些数据集必须能够代表问题领域，并包含足够多的标注样本，以便模型能够有效地学习模式。然而，许多领域，尤其是医学影像、自主系统或稀有事件检测等专业领域，往往缺乏标注训练数据。这种数据 Read more
MetaEarth，一种数字地球遥感生成式模型，是北京航空航天大学科研团队的研究成果。该模型可生成全球任意地理位置多分辨率、无界的遥感图像。研究团队用“整颗”地球的卫星遥感影像训练深度神经网络，克服了多种要素特征泛化、表征一致性等难题，创造出六亿参数规模的全球遥感图像生成式模型。 Read more
论文SPIRE: Semantic Prompt-Driven Image Restoration介绍了一种新的图像修复框架，利用自然语言提示来控制图像修复任务的语义和强度。该论文研究成果解决了使用自然语言提示进行精细级别图像处理任务（如去噪、超分辨率和去模糊）的挑战，这些任务传 Read more