检测器领域信息情报检索---XiaoMi-AI

Riffusion的联合创始人兼首席执行官 Seth Forsgren领导了AI驱动的音乐生成工具的开发，该工具从文本提示符中创建音频曲目。 Riffusion允许用户实时尝试不同的音乐风格和声音，从而使音乐创作更容易访问。该平台专为创造力和易用性而设计，使任何人都可以探索[…] Riffusion的联合创始人兼首席执行官Seth Forsgren邮政 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。您是否曾经花了几个小时写东西，只是为了使AI检测器标记为机器生成吗？这可能令人沮丧。随着AI写作工具的提高，检测系统也试图发现它们。那就是StealthGpt的进来！ StealthGpt是一种AI

SciTechDaily

2025年2月14日 10:25

超冷电线检测到近光速质子

Accidental Breakthrough As Supercooled Wires Detect Near-Light-Speed Protons

研究人员发现，最初设计用于检测光子的超导纳米线光子检测器（SNSPD）也可以准确检测高能量质子。这种意外的发现可能会改变核物理，从而在极端环境中实现超敏感的测量。 Fermilab粒子探测器的突破性突破是研究宇宙基本组成部分的重要工具。他们帮助科学家分析[...]

Lab Bulletin

2025年1月27日 14:24

生物惰性涂层 YMC Accura 色谱柱：适用于精确的 LC-MS 分析

Bioinert coated YMC Accura columns: Ideal for precise LC-MS analysis

YMC Accura 柱是研究人员处理具有挑战性的富含磷酸盐的分子或金属配位化合物的解决方案。这些生物惰性柱采用先进的惰性涂层，旨在防止峰拖尾和残留，同时提供最佳回收率。正如本技术说明中所示，它们与 MS 检测器的无缝兼容性可确保提高工作流程的准确性，使其成为高灵敏度应用的不可或缺的工具...

Lab Bulletin

2024年12月27日 16:05

溶剂回收器帮助大型制药公司提高可持续性

Solvent recycler helps big pharma improve sustainability

Biotech Fluidics 报告称，一家大型制药客户已购买 17 台 SPR-200 溶剂回收器，以提高其分析实验室中 HPLC 系统的溶剂可持续使用率。独立的 SPR-200 溶剂回收器采用外部供电，无需外部计算机，从而避免了与用户 IT 系统的潜在连接问题。SPR-200 与大多数 HPLC 系统兼容，可持续监测液相色谱仪检测器的输出信号

亚马逊云科技 _机器学习

2024年11月26日 22:14

使用 Amazon Bedrock Agents 通过自定义干预减少大型语言模型中的幻觉

Reducing hallucinations in large language models with custom intervention using Amazon Bedrock Agents

这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Agents、Amazon Knowledge Bases 和 RAGAS 评估指标来构建自定义幻觉检测器并使用人机交互对其进行修复。代理工作流可以通过不同的幻觉补救技术扩展到自定义用例，并提供使用自定义操作检测和缓解幻觉的灵活性。

走向数据科学

2024年11月2日 14:02

使用 PCA 进行异常值检测的简单示例

A Simple Example Using PCA for Outlier Detection

在异常值检测之前执行 PCA 转换可提高准确性、速度和内存使用率本文继续介绍使用 PCA（主成分分析）进行异常值检测的一系列应用，紧随其后的是使用 PCA 进行异常值检测。那篇文章描述了 PCA 本身，并介绍了使用 PCA 进行异常值检测的两种主要方法：评估重构误差，以及在 PCA 转换空间上运行标准异常值检测器。它还给出了第一种方法的示例，即使用重构误差，使用 PyOD 提供的 PCA 和 KPCA 检测器可以轻松完成。本文介绍了第二种方法，我们首先使用 PCA 转换数据空间，然后在此上运行标准异常值检测。正如上一篇文章所述，在某些情况下，这可能会降低可解释性，但在准确性、执行时间和内存使用

走向数据科学

2024年10月22日 23:03

使用 PCA 进行异常值检测

Using PCA for Outlier Detection

一种识别数值数据中异常值的令人惊讶的有效方法PCA（主成分分析）通常用于数据科学，通常用于降维（通常用于可视化），但它实际上对于异常值检测也非常有用，我将在本文中描述它。本文延续了我的异常值检测系列，其中还包括关于 FPOF、计数异常值检测器、距离度量学习、共享最近邻和兴奋剂的文章。这还包括我书《Python 中的异常值检测》的另一段摘录。PCA 背后的想法是大多数数据集在某些列中的方差比其他列大得多，并且特征之间也存在相关性。其中一个含义是：为了表示数据，通常不需要使用尽可能多的特征；我们通常可以使用更少的特征（有时要少得多）很好地近似数据。例如，对于包含 100 个特征的数值数据表，我们可

走向数据科学

2024年9月9日 14:44

在 RAG 中对幻觉检测方法进行基准测试

Benchmarking Hallucination Detection Methods in RAG

评估增强 LLM 生成响应可靠性的方法。未经检查的幻觉仍然是当今检索增强生成应用中的一个大问题。本研究评估了 4 个公共 RAG 数据集中流行的幻觉检测器。使用 AUROC 和精确度/召回率，我们报告了 G-eval、Ragas 和可信语言模型等方法自动标记不正确的 LLM 响应的能力。使用各种幻觉检测方法识别 RAG 系统中的 LLM 错误。我目前在 Cleanlab 担任机器学习工程师，我为本文讨论的可信语言模型的开发做出了贡献。我很高兴介绍这种方法并在以下基准测试中与其他方法一起对其进行评估。问题：RAG 系统中的幻觉和错误众所周知，当被问到训练数据中没有很好支持的问题时，大型语言模型

AI量子智能

2024年7月5日 02:30

Dropout：一种减少神经网络过拟合的革命性方法

Dropout: A Revolutionary Approach to Reducing Overfitting in Neural Networks

过度拟合和 Dropout 简介：在有限的数据上训练大型神经网络时，过度拟合是一个常见的挑战。当模型在训练数据上表现异常出色但无法推广到看不见的测试数据时，就会发生这种情况。出现此问题的原因是网络的特征检测器对于训练数据来说变得过于专业化，从而产生了复杂的依赖关系 Dropout：一种减少神经网络过度拟合的革命性方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

计算智能

2023年7月24日 06:31

每周回顾 2024 年 5 月 17 日

Weekly Review 17 May 2024

我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast、Bluesky 和 Post 上发布了这些链接）：难以与真人互动的青少年发现与人工智能互动更容易：https://futurism.com/the-byte/lonely-teens-friends-with-ai 关于使用人工智能生成的数据训练人工智能是否会导致问题的不同意见：https://www.theregister.com/2024/05/09/ai_model_collapse/ 澳大利亚正在认真对待深度伪造和其他人工智能生成的内容：https://www.techrep

检测器关键词检索结果