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摘要： 在本文中，我将展示如何使用递归图 Recurrence Plots 来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较，从而直观地表征时间序列。 递归图 Recurrence Plots（RP）是 阅读全文

摘要： AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法，简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍，你可以与许多GPT交谈，并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都 阅读全文

摘要： 本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。 SVM概述 支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有 阅读全文

摘要： 在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。 我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最 阅读全文

摘要： Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 阅读全文

摘要： 机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic 阅读全文

摘要： JudgeLM: Fine-tuned Large Language Models are Scalable Judges 由于现有基准和指标的限制，在开放式环境中评估大型语言模型(llm)是一项具有挑战性的任务。为了克服这一挑战，本文引入了微调llm作为可扩展“法官”的概念，称为JudgeLM，这 阅读全文

摘要： 抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法，能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技术，每种技术都有其独特的优点和局限性。本文将深入探讨了最常见的抽样技术，包括随机抽样、分层抽样、系统抽样、聚类抽样和便利抽样，并重点介绍了它们的应用和注意事项。 为了介绍我们 阅读全文

摘要： Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。 在本文中，我们将深入探讨Autogen，并介绍如何让AutoGen使用本地的LLM AutoGen Autogen能够设置多个人工智能代理，它们协同工作以实现特定目标。 阅读全文

摘要： 检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示，RAG为LLM提供了有用的上下文，以产生基于事实的输出。 但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和次优提示的挑战。这些问题在限制了真实世界的RAG性能。多代理体系结构提 阅读全文