因果

NeurIPS 2024 | 用LLM探寻隐秘的因果世界

因果发现的现实挑战：稀缺的高级变量寻找并分析因果关系是科学研究中的重要一环，而现有的因果发现算法依赖由专家预先定义的高级变量。现实场景中的原始数据往往是图片、文本等高维非结构化数据，结构化的高级变量是十分稀缺的，导致现有的因果发现和学习算法难以用于至更广泛的数据。因此，香港浸会大学与MBZUAI、卡内基梅隆大学、香港中文大学、悉尼大学以及墨尔本大学合作发表论文《Discovery of the Hidden World with Large Language Models》，提出了一个名为 COAT 的新型框架，旨在利用大型语言模型和因果发现方法的优势，突破传统因果发现方法的局限性，更有效地在现实世界中定义高级变量、理解因果关系。

2/8/2025 4:56:00 PM

新闻助手

AI助力脑机接口研究，纽约大学突破性神经语音解码技术，登Nature子刊

作者 | 陈旭鹏编辑 | ScienceAI由于神经系统的缺陷导致的失语会导致严重的生活障碍，它可能会限制人们的职业和社交生活。近年来，深度学习和脑机接口（BCI）技术的飞速发展为开发能够帮助失语者沟通的神经语音假肢提供了可行性。然而，神经信号的语音解码面临挑战。近日，纽约大学 VideoLab 和 Flinker Lab 的研究者开发了一个新型的可微分语音合成器，可以利用一个轻型的卷积神经网络将语音编码为一系列可解释的语音参数（如音高，响度，共振峰频率等）并通过可微分语音合成器重新合成语音。通过将神经信号映射到

4/16/2024 6:14:00 PM

ScienceAI

助力AI技术共享，蚂蚁开源又一核心技术“因果学习系统 OpenASCE”

当地时间 12 月 10 日，为期 6 天的 AI 国际顶会 NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 在美国路易斯安那州新奥尔良市开幕。NeurIPS 是全球人工智能和机器学习领域的顶级会议，与 ICML 并称为人工智能领域难度最大，水平最高，影响力最强的会议。会议首日，中国互联网企业蚂蚁集团受邀举办主题为“知识增强 AI 在垂直行业的应用探索”（Knowledge-enhanced AI for Industry Verticals）的研讨会，并在会上开源了

12/11/2023 4:25:00 PM

新闻助手

Judea Pearl推荐，UC伯克利研究者合著机器学习新书，可当研究生教材

前段时间，加州大学伯克利分校 Moritz Hardt 和 Benjamin Recht 合著的新书受到了广泛关注。这本书主要阐述了机器学习的模式、预测以及实现，并面向研究生使用。

5/18/2021 8:50:00 PM

机器之心

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