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如何把大量物理知识塞给AI？EIT和北大团队提出「规则重要性」概念

如何把大量物理知识塞给AI？EIT和北大团队提出「规则重要性」概念
编辑 | ScienceAI深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而，纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性，如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。例如，美国OpenAI公司开发的文本到视频模型Sora因深刻理解事物在现实中的存在方式而受赞誉，被视为AI领域的飞跃。尽管能利用大量视觉数据生成逼真图像和视频，Sora却被认为未掌握物理定律，如重力和玻璃破碎等。面对这一问题，将人类知识融入深度学习模型是一个潜在的解决方案。将先验知识与数据一起使用，能够提升
3/13/2024 4:33:00 PM
ScienceAI
多所知名高校合著综述论文、Nature新子刊创刊首发，这是你常听到的贝叶斯统计与建模

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一篇关于贝叶斯统计与建模的综述文章，出现在了 Nature 新子刊 Nature Reviews Methods Primers 的第一期上。
1/29/2021 4:15:00 PM
机器之心
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