Kolmogorov-Arnold网络作为一种新兴的架构，有望显著提升神经网络的可理解性。传统神经网络往往被视为“黑箱”，其内部工作机制难以解释。而Kolmogorov-Arnold网络则通过引入数学理论，提供了一种更具透明度的模型结构...

历史数据显示，由于人工智能，我们有望看到增长率和技术进步的大幅度提升。就像过去一样，社会可能会适应这些快速变化。人工智能的迅猛发展已经引起了全球的广泛关注。为了应对这种变化，我们必须更好地理解人工智能...

MacroHFT是一种新的高频交易(HFT)方法，专门针对加密货币市场。这种方法利用强化学习来改进决策过程并提高盈利能力。传统的高频交易是一种算法交易，它的核心在于高速、大量地买卖证券，以获得微小的价格差异带来的...

Logit Lens方法已经得到了增强，该方法通过分解logit输出，帮助我们理解Transformer模型的决策过程。这种方法使用“prisms”来处理残差流，注意力层和MLP层，揭示了这些部分如何影响预测，并为gemma-2b模型执行的诸如...

本文展示了链式思考（CoT）可以通过'...'代币进行混淆。这需要训练模型，但表明可能无法解读CoT步骤，模型可以隐藏思考过程。链式思考是一种新兴的人工智能技术，通过模拟人类思考过程，提高机器学习模型的决策质量...

策略引导扩散（Policy-Guided Diffusion）是一种新颖的训练代理的方法，适用于离线环境。该技术通过创建与行为和目标策略都非常接近的综合轨迹，从而生成更加真实的训练数据。这不仅有助于提高离线强化学习模型的性...

近年来，人工智能（AI）的发展速度令人惊叹。然而，对于当前的AI发展状况以及AI带来的未来改变，有一种悲观的观点。尽管AI带来了许多便利和独特的优势，但是，其后果和潜在风险也不容忽视。AI的发展可能导致大规模的...

人工智能（AI）被大肆炒作，然而在许多领域，它仍然需要大量的改进和优化。尽管AI在许多领域都已经展示出了其潜力，如自动驾驶、医疗诊断、股市预测等，但是，我们也必须清楚，目前的AI技术还存在许多不足之处。例如...