大家好，这是我读《心理学》的第二篇书评。与其说是书评，不如说是我学习《心理学》这本书的心得。下面就让我带领大家走进《心理学》的第二章吧。《心理学》第二章开始带领我们了解心理学家是如何做研究的。我们开始接触一些专业性的词语。如果你对这些词语不了解，那很有可能对接下来的学习产生困难或误解。下面我先介绍几个专业词语的概念。理论，一种有关假设和原理的有组织的系统。旨在解释一组特定的现象及其相互关系。假设，一种试图预测或解释一组现象的陈述，它可以明确说明那些可通过实证研究进行检验的事件间或变量间的关系。操作性定义，对如何观察和测量假设中的变量的精确说明。可证伪性原则，依靠实证证据和怀疑态度是科学家的重要
AI寒冬曾造成机器学习和AI对齐之间的分歧，上世纪90年代，AI对齐领域天马行空的畅想与机器学习的惨淡现实形成了鲜明对比，人们普遍对机器学习的发展持悲观态度。自2010年以来，以深度神经网络为代表的AI技术飞速发展，AI对齐随之成为被逐渐重视的研究方向。AGI是AI技术发展的终极目标，鉴于这项技术的深远影响，近期在旧金山举办的AI对齐论坛的演讲上，OpenAI首席科学家IlyaSutskever指出，促进人们形成关于AI对齐与机器学习的统一，将AGI安全纳入机器学习的主流方向十分必要。他还称，通用人工智能和超级智能很有可能在我们有生之年实现，实现巨大的变革，我们不该局限于现有观念，对其潜力设限
如今的英伟达，稳坐GPU霸主王座。ChatGPT诞生后，带来生成式AI大爆发，彻底掀起了全球的算力争夺战。前段时间，一篇文章揭露，全球对H100总需求量超43万张，而且这样的趋势至少持续到2024年底。过去的10年里，英伟达成功地将自家芯片在AI任务上的性能提升了千倍。对于一个刚刚迈入万亿美元的公司来说，是如何取得成功的？近日，英伟达首席科学家BillDally在硅谷举行的IEEE2023年热门芯片研讨会上，发表了关于高性能微处理器的主题演讲。在他演讲PPT中的一页，总结了英伟达迄今为止取得成功的4个要素。摩尔定律在英伟达的「神奇魔法」中只占很小的一部分，而全新「数字表示」占据很大一部分。英伟
刚刚，又一家AI独角兽在硅谷诞生！这家华人女科学家创办的公司名为Imbue，近日获得了2亿美元融资，估值已达10亿美元。而Imbue也是少数创始人为女性的独角兽之一。不仅如此，Imbue还手握1万张英伟达H100显卡，硬通货已经不愁了。是的，你没猜错，这家AI独角兽，英伟达又投了！英伟达高级科学家JimFan也开心地发推祝贺：去年我们还一起在NeurIPS上一起谈论Avalon和MineDojo呢，现在Avalon背后的公司，已经成为独角兽了！这个故事告诉我们，不要忽视你在顶会上遇到的每个其貌不扬的研究者，说不准在哪天，他们的公司就会获得顶级融资，诞生下一个SamAltman。没有一份钱创收，
导读在大模型的研发道路上，思维链、指令微调和智能涌现等关键思想备受关注。正是思维链技术（ChainofThought）让大模型能够涌现出一系列神奇的能力，成为了现代大语言模型产生「涌现」的底层技术。思维链旨在通过向大语言模型展示少量的样例，并通过这些样例解释推理过程，让大语言模型学会在生成答案时展示推理过程，并引导其得到更准确的答案。相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，结耦了各个步骤的工作，简化了每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升了模型性能。研究灵感往往来自某次偶然的一瞥惊鸿，可遇而不可求。谈起思维链的灵光乍现，CoT提出者JasonWei表示，他的灵感来源是一本叫
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，以便可以通过editingthispost用事实和引文回答问题.6年前关闭。Improvethisquestion我于12月毕业于计算机科学专业，并获得了软件工程职位。两个月来，我一直在努力学习Hibernate、Spring以及在我的第一个项目中向我抛出的所有其他东西。在接受这份工作之前，我只有编程方面的经验。应用架构和工程工具一直很难掌握。我希望有人能够告诉我一个开始了解基于Java的Web应用程序如何工作的好地方。有太多的组件，我无法弄清楚一切是如何组合在一起的。所以，我的问题是。你如何开始
开发者希望通过帮助科学家从大量文献中发现联系从而解放科学家，让他们专注于发现和创新。图片来源：TheProjectTwins对于专注于历史的研究者MushtaqBilal来说，他在未来科技中投入了大量时间。Bilal在丹麦南部大学（UniversityofSouthernDenmark）欧登塞分校做博士后，他的研究方向为19世纪文学中小说的演变。然而，最有影响力的是他的在线教程，他在其中作为学术界和利用人工智能（AI）迅速扩张的搜索工具之间的非正式大使。多年来，借助于文学背景，Bilal一直在解构学术写作的过程，但现在他的工作已经有了新方向。他说：“去年11月ChatGPT出现时，我意识到可以
近日，OpenAI首席科学家IlyaSutskever在专注于计算理论研究的SimonsInstitute作了一次讲座，一句话总结就是我们可以通过压缩的视角来看待无监督学习。此外他还分享了不少其它有趣的见解。机器之心整理了该演讲的大体内容，希望借此帮助读者更深入地理解无监督学习。Sutskever首先谈到了自己的研究方向的变化，他说：「不久前，我将全部的研究重心都转移到了AI对齐研究上。」这说的是OpenAI前段时间成立的「Superalignment（超级对齐）」团队，由他与JanLeike共同领导。Sutskever表示他们已经在AI对齐方面取得了一些研究成果，但这并非这次演讲关注的话题。
如果你尝试过目前最火的AI绘画工具之一StableDiffusion，那你就已经体验过扩散模型（diffusionmodel）那强大的生成能力。但如果你想更进一步，了解其工作方式，你会发现扩散模型的形式其实有很多种。如果你随机选择两篇关于扩散模型的研究论文，看看各自引言中对模型类别的描述，你可能会看到它们的描述大不相同。这可能既让人沮丧，又具有启发性：让人沮丧是因为人们更难发现论文和实现之间的关系，而具有启发性的原因则是每一种观点都能揭示出新的联系，催生出新的思想。近日，DeepMind研究科学家SanderDieleman发布了一篇博客长文，概括性地总结了他对扩散模型的看法。这篇文章是他去年
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。就在中科院普林斯顿双双否定LK-99“室温常压超导”之际，新反转又来了！来自印度CSIR国家物理实验室的团队宣布，他们新复现的LK-99样品呈现出“量子锁定”（材料表现出超导性的基础）的现象。事实上，放出这段视频的V.P.SAwana博士来自印度CSIR国家物理实验室，是最早一批尝试复现LK-99样品的科学家之一，但此前曾两度复现失败。这也导致团队称“有量子锁定现象的”LK-99样品复现结果一出，即刻就登上知乎热搜：有网友调侃，室温常压超导现在就是“早寄晚导”，反转按时来到：但也有网友对印度团队放出的视频抱有不确定性—
