FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models
使用基于数字特征的算术组合自动设计的简洁、高度预测的特征创建更易于解释的模型在本文中，我们研究了一个名为 FormulaFeatures 的工具。这主要用于可解释模型，例如浅层决策树，其中少量简洁且高度预测的特征可以极大地帮助提高模型的可解释性和准确性。机器学习中的可解释模型本文继续我关于可解释机器学习的系列文章，之前的文章包括 ikNN、加法决策树、遗传决策树和 PRISM 规则。如前几篇文章所述（并在那里更详细地介绍），通常有强烈的动机使用可解释的预测模型：每个预测都可以很好地理解，我们可以确信模型将在未来看不见的数据上表现合理。有许多模型可以提供可解释的 ML，但不幸的是，这些模型比我们
In-Paint3D: Image Generation using Lightning Less Diffusion Models
深度生成 AI 模型的出现大大加速了 AI 的发展，在自然语言生成、3D 生成、图像生成和语音合成方面具有非凡的能力。3D 生成模型已经改变了众多行业和应用，彻底改变了当前的 3D 生产格局。然而，许多当前的深度生成模型遇到了一个共同的障碍：复杂的布线 […]文章 In-Paint3D：使用无闪电扩散模型生成图像首先出现在 Unite.AI 上。
Diffusion Models, Explained Simply
从噪声到艺术：如何使用扩散模型生成高质量的图像The Post Exfusion模型，首先出现在数据科学上。
KV Prediction for Improved Time to First Token
基于变压器的语言模型推断从迅速的处理步骤开始。在此步骤中，该模型生成了第一个输出令牌并存储未来一代步骤所需的KV缓存。此及时的处理步骤在计算上可能很昂贵，当及时长度或批量尺寸上升时，在边缘设备上的数十亿个参数型号需要10秒或更高的时间。这通过将大量延迟引入模型的输出中来降低用户体验。为了减少产生验证模型的第一个输出（称为“第一个令牌”或TTFT的时间）所花费的时间，我们…
Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations
大型生成模型的功能不断增强，部署范围也越来越广，这引发了人们对其可靠性、安全性和潜在滥用的担忧。为了解决这些问题，最近的研究提出通过控制模型激活来控制模型生成，以便有效地诱导或防止生成输出中出现概念或行为。在本文中，我们介绍了激活传输 (AcT)，这是一个由最佳传输理论指导的激活控制通用框架，它概括了许多以前的激活控制工作。AcT 是……
如何在不进行条件 dropout 的情况下将无分类器指导 (CFG) 应用于您的扩散模型？扩散模型生成采样的最新替代方案是什么？在本文中找到答案！
Make AI tools to reduce teacher workloads, tech companies urged
获得 DfE 资源的特殊访问权限，以训练 AI 模型生成工作簿和课程计划。部长们宣布将授予 AI 模型访问教育部 (DfE) 资源库的特殊权限，因此敦促科技公司创建更好的 AI 工具来减少教师的工作量。教育部长 Stephen Morgan 表示，此举是“AI 在课堂上迈出的一大步”，政府斥资 300 万英镑创建了一个包含官方评估、课程指导和教学材料的“内容库”。继续阅读……
Artificial Intelligence in Natural Hazard Modeling: Severe Storms, Hurricanes, Floods, and Wildfires
GAO 的发现GAO 发现，机器学习是一种使用算法来识别信息模式的人工智能 (AI)，它正在应用于严重风暴、飓风、洪水和野火等自然灾害的预测模型，可能导致自然灾害。一些机器学习模型在日常预报中得到实际应用，例如可以缩短严重风暴预警时间的模型。机器学习的一些用途被认为接近可操作，而另一些则需要多年的开发和测试。GAO 确定了将机器学习应用于该领域的潜在好处，包括：从而增加建模成本。通过更充分地利用可用数据、使用传统模型无法使用的其他数据以及创建合成数据来填补空白，提高模型的准确性。通过改进集成建模（从众多模型生成组合预测的过程）以及更好地利用历史数据来减少模型输出的不确定性。使用机器学习预测自然
Ghostbuster: Detecting Text Ghostwritten by Large Language Models
Ghostbuster 的结构，这是我们用于检测 AI 生成文本的全新先进方法。大型语言模型（如 ChatGPT）的写作能力令人印象深刻，甚至因此成为问题。学生已经开始使用这些模型来代写作业，导致一些学校禁止使用 ChatGPT。此外，这些模型还容易生成存在事实错误的文本，因此谨慎的读者在信任生成 AI 工具之前，可能希望了解这些工具是否曾被用于代写新闻文章或其他来源。教师和消费者可以做什么？现有的用于检测 AI 生成文本的工具有时在处理与训练数据不同的数据时表现不佳。此外，如果这些模型错误地将真实的人类写作归类为 AI 生成，则可能会危及那些真实作品受到质疑的学生。我们最近的论文介绍了 Gh
