(欢快的音乐) - 欢迎参加在斯坦福大学举行的创业思想领袖研讨会 00:00:20,783。 (观众鼓掌)这是斯坦福面向有抱负的企业家的研讨会。ETL 由斯坦福创业工程中心 STVP 和斯坦福创业学生商业协会 BASES 为您带来。我是管理科学与工程系讲师 Ravi Belani,也是企业初创企业炼金术士和加速器总监。今天,我很高兴欢迎 Sam Altman 来到 ETL。 (观众鼓掌)Sam 是 OpenAI 的联合创始人兼首席执行官。我不会用 OpenAI 这个词来形容这堂课的座位。因此,我认为凭借这一点,每个人可能都已经知道 OpenAI,但对于那些不了解的人来说,OpenAI 是 ChatGPT、DALL-E 和 Sora 背后的研究和部署公司。山姆的生活就是打破界限、超越自我和世界的可能性。他在美国中西部圣路易斯长大。
摘要:神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统,从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态,那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是,重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑,因此,模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一,实际上是梦想。要做到这一点,我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上,但这些大脑极其复杂,只能记录微小的子系统。我们在此认为,现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是,已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动,并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变,因此可以合并不同群体和行为的数据。然后,基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计,从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
摘要:有许多关于如何由神经元控制行为的理论。测试和完善这些理论将很大程度上促进。此外,模拟神经系统本身就是系统神经科学中的大梦想之一。但是,这样做需要我们确定每个神经元的输出如何取决于其输入,这是我们称之为反向工程的过程。目前对哺乳动物神经系统的关注,但是这些大脑令人难以置信,仅允许记录微小的子系统。在这里,我们认为,系统神经科学的时间已经成熟,可以努力进行较小的系统,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统,因为既定的餐水生理学技术可以捕获和控制每个神经元的活性并扩展到成千上万的实验。可以组合跨种群和行为的数据,因为整个个体神经系统在形式和功能上都在很大程度上保守。现代基于机器学习的建模应该可以对秀丽隐杆线虫的脑状态和行为的令人印象深刻的广度进行模拟。对整个神经系统进行逆向工程的能力将使人工智能系统和所有系统的设计有益于神经科学的设计,从而实现基本见解以及新的方法来研究逐渐更大的神经系统。
安全与环境 104 十项环境基本规则 105 东丽集团生物多样性基本方针 106 安全、卫生、事故预防和环境保护管理 110 第三个三年环境计划的成果和第四个中期环境计划的制定 112 应对全球变暖的举措 116 主动削减大气化学物质排放量 118 防止空气和水污染的举措 121 减少废弃物的举措 124 环境风险管理 125 环境会计 128 环境数据 130 全球环境活动
DNA 伊斯兰堡:国防部长 Khawa-ja Asif 周三表示,政府正在考虑禁止 PTI,以应对 5 月 9 日发生的事件,当时在前总理兼党主席伊姆兰汗被捕后,全国各地爆发了暴力抗议活动。政府此前曾表示,禁止 PTI 是唯一的解决方案,但尚未采取具体措施。国防部长在伊斯兰堡接受媒体采访时表示:“尚未做出决定(关于禁令),但肯定会进行审查。”他还表示,当政府就此做出决定时,此事将提交议会批准。回顾 5 月 9 日的事件,Asif 声称“暴力”和对军事设施的破坏是“伊姆兰策划的协同攻击”。“有很多证据和他们的
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安全与环境 104 十项环境基本规则 105 东丽集团生物多样性基本方针 106 安全、卫生、事故预防及环境保护管理 110 第三个三年环境计划成果及第四个中期环境计划的制定 112 应对全球变暖的举措 116 主动削减大气化学物质排放量 118 防止空气和水污染的举措 121 减少废弃物的举措 124 环境风险管理 125 环境会计 128 环境数据 130 全球环境活动
点击转换率(CVR)估计是许多推荐收入业务系统(例如电子商务和广告)的重要任务。从样本的角度来看,典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签,CVR学习任务通常仅利用点击样本,而不是所有暴露的样本,即单击率(CTR)学习任务。然而,在在线推断期间,在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR,这会导致训练和推理之间的样本空间不一致,即样本选择偏置(SSB)。为了减轻SSB,以前的智慧建议设计新颖的辅助任务,以使CVR学习在未单击的培训样本(例如CTCVR和反事实CVR等)上。尽管在某种程度上减轻了SSB,但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本(未点击)和事实负面样本(单击但未转换)之间的歧视,这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距,我们提出了一个新颖的合唱模型,以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块(NDM),该模块旨在提供可靠的软标签,并具有将事实负面样本(单击但未转换)与模棱两可的负面样本(未敲击)区分开的能力。此外,我们提出了一个软对准模块(SAM),以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试,验证了我们ChorusCVR的功效。
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