Nguyen
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1 天有情绪数据
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研究发现AI时间范围增长可能是曲线拟合的假象 · 追踪4个来源
对衡量AI能力的METR图（该图通过AI以50%的概率解决任务所需的人类完成时间来衡量AI能力）的一项新的统计分析表明，通常引用的AI时间范围的指数增长可能是曲线拟合方法的假象。研究人员使用样条和项目反应理论重新分析了数据，放宽了人类完成时间和AI难度之间线性关系的假设。他们的发现表明，在人类花费2-30分钟的任务难度范围内存在一个“平坦区域”，这意味着在此范围内的改进并不能像在其他范围内那样转化为相同的能力提升。这表明，感知的AI时…
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新的神经符号回归框架结合了深度学习与稀疏建模
研究人员开发了一个新的神经符号回归（NSR）框架，该框架结合了神经网络和稀疏建模技术，以从数据中发现简洁的数学表达式。该方法首先使用神经网络在非线性特征空间中学习鲁棒的函数逼近，然后使用LASSO提取稀疏、可解释的方程。在Nguyen基准套件上的实验表明，NSR在均方根误差、噪声鲁棒性和泛化能力方面优于遗传编程和SINDy等传统方法。
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也许我对深度学习理论过于苛刻了（三天前）
LessWrong 上的一篇近期分析重新评估了深度学习理论的重要性，特别关注了无限宽度和深度限制的研究。作者最初驳斥了这些理论框架，但在审阅了关键论文并与同行讨论后，发现它们更具说服力。虽然将无限宽度网络视为高斯过程的神经切线核（NTK）方法能够准确描述收敛性，但无法描述实际的学习动态；而均场理论（MFT）提供了一个更有希望的途径。MFT 通过允许参数更新随时间修改网络核来支持特征学习，最近的工作已将此扩展到更深的网络，并在一个更广泛…