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稀疏编码最新视觉报道_稀疏编码算法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

稀疏编码

通过反转LLM输出提取提示的新方法 Title: Extracting Prompts by Inverting LLM Outputs arXiv: 2405.15012 中文摘要：我们研究了语言模型的反转问题：给定语言模型的输出，我们试图提取产生这些输出的提示。我们提出了一种新的黑盒方法——output2prompt，它可以在不访问模型日志、不进行对抗或越狱查询的情况下学习提取提示。与之前的工作不同，output2prompt 只需要正常用户查询的输出。为了提高内存效率，output2prompt 采用了一种新的稀疏编码技术。我们对 output2prompt 在各种用户和系统提示上的功效进行了测量，并证明了它在不同 LLM 之间的zero-shot能力。 𐟤– 以上内容来自KimiChat和Papers.Cool，欲更加详细了解论文内容还请精读原文！ 𐟎䠦좨🎥﹦–‡章有疑问或者见解的朋友评论区讨论交流！ 𐟒– 点点关注，保佑所有科研人中paper!

单细胞生信分析必备工具推荐 𐟛 ️ 单细胞生信分析是现代生物学研究的重要手段，以下是一些常用的单细胞生信分析工具，帮助你更好地理解和处理单细胞数据。 𐟔 数据预处理和质量控制 Seurat：这个R语言包提供了一套完整的单细胞数据处理和分析工具，包括质量控制、归一化、降维和聚类等。 Scanpy：Python库，提供丰富的单细胞数据分析功能，如数据预处理、降维、聚类和可视化等。 𐟓Š 聚类和差异表达分析 Cell Ranger：10x Genomics提供的软件，用于处理和分析单细胞测序数据，包括聚类和差异表达分析。 SC3：基于稀疏编码的单细胞聚类方法，适用于大规模单细胞数据的聚类分析。 DESeq2：R语言包，用于差异表达分析，适用于批量效应校正和差异基因的识别。 𐟌𑠧𛆨ƒž轨迹分析 Monocle：R语言包，用于单细胞数据的伪时间分析，重建细胞的发育轨迹。 Slingshot：R语言包，通过平滑的轨迹拟合方法，重建细胞的发育路径。 𐟒젧𛆨ƒž间相互作用分析 CellChat：R语言包，用于分析细胞间的信号传递和相互作用网络。 NicheNet：R语言包，通过网络分析方法，预测细胞间的信号传递路径。这些工具可以帮助你更好地理解和利用单细胞数据，开展深入的生物学研究。

Chloe吊环包，真假一看便知！ 𐟌Ÿ 首先，我们来看看Chloe品牌logo字母字体的特征。正品的“C”字母的右端应该是圆角，而不是尖锐的。“h”和“l”的顶部应该是弧形的，并且这两个字母的底部应该是在同一条水平线上。而假货则可能会将顶部做成平的直线，底部也没有对齐。此外，“e”头上的一撇是无限接近“e”，但不会连在一起。 𐟌Ÿ 接下来，我们分析包身外面的logo刻印和包内logo刻印。正品的包身外面的logo刻印中，“h”和“l”的顶部应该是平的，而假货则可能将其做成平的直线，并且“C”的上面一端字体特征也不对。在包内的刻印中，假货的“C”下面一端过于尖锐，并且刻印整体看起来很浅。 𐟌Ÿ 再来看看包包的五金部分。正品的五金上的刻字也应该符合logo字母字体的特征，并且字母之间的间距应该一致。假货的字母可能会出现过于拥挤或者排列稀疏的情况。正品五金的细节打磨非常圆滑，质感很好，这是奢侈品包包五金最基本的工艺，但假货由于技术和成本的原因，往往达不到这种水平。 𐟌Ÿ 接下来是包内的小皮标。正品的小皮标上印有一串数字编码，并且是两两一组的数字编码。而假货的数字编码可能是乱的，有的是一整串数字，有的则会出现单独数字一组，没有规律可言。 𐟌Ÿ 最后，我们看看包内的一个镭射标。正品镭射标由logo、六位数字字母和二维码组成。假货可能会没有镭射标，或者镭射标的组成不一样。再看看镭射标上字母数字的字体样式，假货通常会忽略这些细节，即使有，看上去也会有种劣质的感觉。

2023年MKR模型创新五大方向 𐟌Ÿ 增强型自适应核心功能： MKR模型的一个潜在创新点是通过增强其核心功能的自适应性来提升性能。这意味着模型能够更智能地识别并适应不同数据源的独特性质。例如，可以利用机器学习技术来学习如何最佳地调整每种模态的核函数，从而提高整体融合特征的质量和相关性。 𐟔 深度模态相关性学习：通过深度学习技术提高不同模态之间相关性的探测能力是另一个创新方向。MKR模型可以通过深层神经网络架构来深入挖掘不同数据源之间的隐含关联，这可能涉及到更复杂的网络结构，如深度卷积网络或循环神经网络。 𐟏Ž️ 实时动态调整能力：为了提高MKR模型在实时应用中的有效性，可以集成动态调整机制，使模型能够根据输入数据的即时变化自动调整其参数。例如，在视频处理应用中，模型需要能够即时适应不断变化的场景和动态内容。 𐟌 跨模态特征映射优化：创新可以集中在改进模型如何将一个模态的特征映射到另一个模态的能力上。这可能涉及到开发新的算法，用以更准确地识别和映射在不同模态之间共享的、或者特定于模态的特征，从而提升数据融合的效果。 ⚡ 能效优化：随着模型变得越来越复杂，如何在保持高性能的同时降低计算成本和能源消耗，成为一个重要议题。可以探索新的计算框架或优化策略，比如利用稀疏编码或量化技术来减少模型的计算需求。

究竟什么让户外空间美丽？神秘答案揭晓！前言美丽的户外场所受到政府的保护，并且最近已被证明与更好的健康有关。但是是什么让户外空间美丽？美丽的户外场所与仅仅是自然的户外场所有所不同吗？除了自然特征，如“海岸”、“山脉”和“天然运河”，人造结构如“塔楼”、“城堡”和“高架桥”也会使地方被认为更具风景。 “树木”的场景往往评分较高，但包含更平淡的自然绿色特征，如“草地”和“运动场地”，则被认为不太景色优美。人们常常在寻求休息和放松时去这样的地方，户外空间的美丽一直被视为难以量化的无形度量，因为它具有主观性。户外美景通常被认为与“自然”同义，正如为保护乡村地区，如自然美丽杰出地区和博物馆中的大量风景画所作的重大努力，应该认为所有自然区域都值得保护吗？城镇和城市中哪些环境也可能被认为是美丽的，因此值得保护？如果能够量化户外空间的美丽，就能找到这些问题的答案。虽然个人对美的看法可能会受到个人文化和社会经验的影响，但也有理由相信对某些环境的偏好是由进化所塑造的。这些偏好可能不仅仅是针对自然元素，还包括对具有广阔视野、适度复杂度和封闭性的区域的偏好，可以假设存在一种集体的美的感知，可以加以衡量，并且这可能并不完全与仅仅是自然美相一致。小规模调查一直是收集人们在户外空间中发现美的可量化数据的最具成本效益的方法。这些调查为美丽的空间可能鼓励体育锻炼提供了重要的初步证据。小规模调查在探索环境特征方面的范围有限，通常只探索了一些特征，比如自然元素的存在，分形元素或复杂性。通过众包大量数据的能力，再加上最近计算机视觉方法的进展，正在为开辟新的研究途径，使能够调查环境的视觉感知。最近对英国境内超过20万张户外图片进行的150多万次评分分析，这些图片通过在线游戏众包获得，提供了住在风景秀丽环境中的人们报告健康状况较好的证据。众包也被用于收集有关城市图像的大量数据库，例如“安全性”、“美丽”和“幸福感”，计算机视觉方法，如“稀疏编码”和“视觉词袋”，使研究人员能够确定与“艺术风格”或城市视觉感知等概念相关的图像的统计特征和特定区域。卷积神经网络的引入极大地改进了计算机视觉任务，包括视觉识别，理解图像美学和提取城市社区的感知。利用这种持续而迅速的计算机视觉进步，这些图片通过在线游戏众包获得，以便更深入、更广泛地了解美丽的户外空间是由什么组成的。考虑是否通过来自现有在线游戏超过20万张图片的众包数据，结合使用从图片中提取数百个特征的能力，能够帮助了解美丽的户外空间是由什么组成的。试图找到超越简单解释“自然即美丽”的问题的答案，并探索在城市和建筑环境中哪些特征有助于美感。比如“海岸”和“山脉”，的确与更高的景观美感相关。然而，在城市建筑区域，景观美感的定义有所不同，发现自然特征，如“池塘”、“花园”和“树木”，与更高的景观美感相关。发现历史建筑，如“小屋”和“城堡”，以及桥梁样式的结构，如“高架桥”和“水渠桥”，与更高的景观美感相关。正如预期的，发现“工地”和“停车场”等人造特征与较低的景观美感相关，但大片的绿地，如“草地”和“运动场”，也可能导致较低的景观评级。似乎会对一些自然环境产生厌恶，如果它们看起来沉闷或荒废，或者对于探索没有趣味，还发现“没有地平线”和“开放空间”也与较低的景观美感相关。这符合杰伊ⷩ˜🦙”顿的“展望与避难所”理论，该理论认为，人类进化成喜欢室外空间，可以轻松地观察“展望”，并且包含可避难的“避难所”，使人们可以轻松隐藏和避免潜在的危险。还探讨了能够创建的模型来预测没有众包景观评级的场景的美丽程度，或者需要更高分辨率的景观评级。古老的格言“自然即美丽”似乎是不完整的：平坦而无趣的绿色空间并不一定美丽，而具有个性的建筑和令人惊叹的建筑特色可能是美丽的。特别是在城市地区，池塘和树木等特征似乎对城市美景很重要，而感觉封闭或过于开放，没有避难所的空间似乎是不认为美丽并且不喜欢花时间的空间。这与研究调查对特定环境的偏好是否受到进化的影响相吻合，这解释了不仅对自然空间的吸引力，也对可能感觉更安全或探索有趣的空间的吸引力。结论大规模众包数据的可用性，加上近年来神经网络的进步，可以帮助更深入地了解哪些环境可能会让感到美丽。这样的进展可以帮助提供决策者、城市规划师和建筑师所需的重要证据，以决定如何设计能够最大程度提高居民福祉的空间。

AI之道｜诺奖对AI的偏爱是真魔幻「悟空非空也」

《卷积神经网络加速器》如何优化AI性能？探索《卷积神经网络加速器》这本书，你将深入了解卷积神经网络（CNN）加速器的设计和实现。这本书为物联网（IoT）和边缘计算领域的从业者提供了全面的深度学习知识，指导他们如何构建高效的CNN加速器。 𐟓– 书中首先概述了CNN的基本组成和参数，介绍了不同类型的CNN模型。接着，重点介绍了CNN的压缩编码和密集CNN加速器的设计。通过应用算术编码和解码技术，可以实现无损权重压缩，从而在资源受限的系统中部署CNN。 𐟔 书中还讨论了基于算术编码的无损权重压缩方法，以及相关解码方法的设计。当代稀疏CNN也是书中的一个重要主题，这些CNN考虑了权重和激活映射的稀疏性，并讨论了硬件/软件协同设计和协同调度技术，以优化和利用CNN加速的可用硬件资源。 𐟓š 书中还涵盖了iMAC密集CNN加速器、多线程、低成本的处理元素（PE）内核以及Sparse-PE等设计，这些设计结合了图像到列（im2col）和通用矩阵乘法（GEMM）硬件加速。通过这些技术，可以在各种硬件平台上实现快速和高效的神经网络推断。 𐟑€ 对于人工智能、计算机视觉、计算机体系结构和嵌入式系统的研究人员，以及相关学习课程的研究生和高年级本科生来说，《卷积神经网络加速器》是理解该学科和相关应用的重要资源。这本书提供了深入的设计和实现指南，帮助读者更好地掌握CNN加速器的关键技术。

LLMs数学推理能力评估新进展 𐟎‰ Daily Paper 第 42 期来啦！快来看看这些精彩论文吧！𐟓– 𐟔 论文标题：Does your LLM truly unlearn? An embarrassingly simple approach to recover unlearned knowledge 摘要：这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在去学习过程中通过量化恢复遗忘知识的问题。𐟓š arXiv链接：2410.16454 𐟔 论文标题：The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure 摘要：这篇文章研究了稀疏自编码器（Sparse Autoencoders, SAE）在高维向量空间中发现的特征点云的结构，特别是这些特征在不同尺度上的几何和模块化特性。𐟌 arXiv链接：2410.19750 𐟔 论文标题：ReasonAgain: Using Extractable Symbolic Programs to Evaluate Mathematical Reasoning 摘要：这篇论文探讨了如何通过提取符号程序来评估大型语言模型（LLMs）的数学推理能力。𐟧rXiv链接：2410.19056 𐟒젨🙤𚛦Ž訍语仅供参考，欢迎大家交流讨论！明天中午 12:00，继续和我们一起读论文吧！𐟓š

【大模型内部也有功能分区，MIT团队揭示其“大脑”结构】 #AI# 的“大脑”究竟长什么样？近期，来自美国#麻省理工学院# 的研究团队通过稀疏自编码器（SAE，Sparse Autoencoder）在#大语言模型# 的激活空间中发现了大量可解释的向量点，这些向量点代表了模型所掌握的各种概念。研究人员对这些概念空间（向量点）的结构进行了深入分析，从“原子”“大脑”“星系”三个不同的空间尺度揭示了其独特的几何特征。这项研究的重要意义在于，它在试图搞清楚大模型是如何在内部组织知识的。研究成果以预印本的形式发表。就像理解人类大脑结构帮助我们理解人类思维一样，分析模型内部的概念结构有助于我们理解人工智能是如何工作的。这些发现不仅有理论价值，也可能帮助我们设计出更好的语言模型。戳链接查看详情：

#大模型日报# ai前沿动态【大型语言模型百万级特征自动解析】链接：论文概述：本文提出了一种基于稀疏自动编码器和大型语言模型的自动化框架，高效地生成并评估大型语言模型中数百万潜在特征的自然语言解释，并通过引入干预评分等新方法，显著提升了对模型内部机制的理解，为模型的可解释性研究提供了新的思路和工具。

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