YannLeCun等基于50年前旧数据打造信息论框架
近日,图灵奖得主 美国纽约大学教授杨立昆( Yann LeCun )联合美国斯坦福大学团队打造出一款信息论框架, 借此揭示了大模型和人类的一个根本差异:即两者在平衡信息压缩和语义意义上采用了截然不同的策略 。
近日,图灵奖得主 美国纽约大学教授杨立昆( Yann LeCun )联合美国斯坦福大学团队打造出一款信息论框架, 借此揭示了大模型和人类的一个根本差异:即两者在平衡信息压缩和语义意义上采用了截然不同的策略 。
LLM根本不会思考!LeCun团队新作直接戳破了大模型神话。最新实验揭示了,AI仅在粗糙分类任务表现优秀,却在精细任务中彻底失灵。
近日,图灵奖得主&美国纽约大学教授杨立昆(Yann LeCun)联合美国斯坦福大学团队打造出一款信息论框架,借此揭示了大模型和人类的一个根本差异:即两者在平衡信息压缩和语义意义上采用了截然不同的策略。
LLM根本不会思考!LeCun团队新作直接戳破了大模型神话。最新实验揭示了,AI仅在粗糙分类任务表现优秀,却在精细任务中彻底失灵。
“同学聚会我组织过很多次,也经常参加,甚至有时为了参加同学聚会,会从美国飞回到中国。这件事和信息论、控制论毫无关系,只是人的情感表达和需求而已。20年前,我大约每年在家举行两次聚会,一次请谷歌的一些同事,一次请同学,这是每年不变的。其它主要的节假日,也会办聚会
作为包含人类行为的复杂非线性动力系统,金融系统可通过复杂网络理论解构为多层异质实体交互的关系网络,而信息论中的熵与互信息工具则为量化其不确定性提供了关键路径。面对当前地缘政治冲突、气候风险等多重不确定性催生的历史级系统复杂性,亟需融合复杂性理论、网络科学与信息