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变分最新娱乐体验_扣1分(2024年11月深度解析)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：话题更新日期：2024-11-28

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系列教程：逐bit的去理解扩散模型网页链接作者将从头开始讲解扩散模型，从直觉出发，深入数学、想法，最终到实现。目前是第一部分：生成对介绍了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的基本概念、架构、优缺点，并提供了数学直觉和实现思路。文章帮助读者从零开始理解这些模型，并为后续的深入学习打下基础。

Diffusion胜GAN？五大优势 1⃣️ 无需优化minmax游戏，避免了GAN模式崩塌的风险。Diffusion模型在优化时不需要估计生成数据分布与真实分布之间的距离。 2⃣️ 直接在图像像素级别进行生成，避免了将图像编码到潜在空间再解码的复杂过程。 3⃣️ 训练过程更加稳定，不像GAN那样容易模式崩溃。 GAN（生成对抗网络）是较早出现的生成模型之一，其核心思想是生成器和判别器之间的博弈。通过先训练判别器使其能够区分图片的真伪，再继续训练生成器，使其生成的图像分布逐渐逼近真实分布。然而，GAN需要同时训练生成器和判别器，这导致训练过程难以平衡和收敛（生成器可能通过某些“捷径”骗过判别器，影响效果），使得训练不稳定且多样性较差。变分自编码器（VAE）将真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本。如果生成样本与真实样本足够接近，就训练出了一个自编码器模型。但VAE的输出常常模糊且失真。基于流模型的方法通过建立训练数据和生成数据之间的概率关系，并用可逆的神经网络来训练。这种关系是一一对应的，但模型设计较为复杂，需要保证可逆且逆函数可算，还要有足够的灵活性。相比之下，Diffusion模型只需要训练一个模型，优化过程更加容易。最经典的Diffusion模型是DDPM模型（NeurIPS2020），OpenAI也基于Diffusion做了相关的生成模型工作（DALLE2）。

探索FEniCS：开源科学计算的全能工具 FEniCS项目是一个集成了多个开源组件的强大工具，专门用于高效求解各种复杂的偏微分方程。无论你是科研人员还是工程师，FEniCS都能为你提供强大的科学计算支持。让我们一起来看看它的核心优势和组件吧！ 𐟌Ÿ FEniCS的核心优势：多语言支持：FEniCS支持C++和Python两种编程语言，满足不同用户的需求。高效的问题解决能力：通过DOLFINx界面，FEniCS提供了高性能的计算后端，如PETSc和Eigen，确保了计算的高效性和精确性。自定义与灵活性：用户可以定义任意阶的有限元素，支持各种网格类型，甚至是非结构化网格。并行计算支持：优化了多进程处理和内存管理，可在多核环境下运行，显著提高计算速度。 𐟧順EniCS的组件包括： UFL（统一形式语言）：这是一种嵌入在Python中的编程语言，用于根据有限元方法设定微分方程的解决方案。 FIAT（有限元自动制表器）：这是一个Python模块，可以在单纯形生成任意阶次的有限元基函数。 FFC（FEniCS形式编译器）：这是一个有限元变分形式编译器。 UFC（统一形式汇编代码）：这是一个基于C++的接口，包含了许多底层函数。 𐟔— 适用领域广泛：无论是流体动力学、结构力学还是电磁学，FEniCS都能高效地提供精确的模拟和预测。 𐟓š 学习与支持：FEniCS不仅有详尽的官方文档，还有一个活跃的社区在Slack和Twitter，大家可以轻松找到解决问题的帮助和最新信息。 FEniCS不仅是一个强大的科学计算工具，更是一个开放的平台，让用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。无论你是初学者还是资深专家，FEniCS都能为你提供无尽的可能性和强大的支持。

《经典力学》新书发布，带你走进力学世界 𐟓š《经典力学》是一本以分析力学为主要内容的入门教材，适合初学者。全书共分为17章，涵盖了拉格朗日力学、哈密顿力学以及经典力学的重要应用。 𐟓– 第1~7章主要介绍拉格朗日力学，包括变分法、位形空间、相对论时空观、最小作用量原理、对称性与守恒律、辅助变量和微分变分原理。 𐟓˜ 第8~12章则讨论了经典力学的一些重要应用，如两体问题、微扰展开、小振动、转动理论和刚体。 𐟓™ 第13~17章则深入探讨哈密顿力学，包括哈密顿正则方程、泊松括号、正则变换、哈密顿-雅可比理论和可积系统。 𐟓ˆ 书中包含丰富的例题和图表，每章后配有习题，内容新颖，主线清晰，从基本原理出发构建经典力学理论体系，并努力突出物理图像。书中还引入了初步的相对论和张量语言，展示经典力学与后续课程和现代物理的联系。 𐟑袀𐟏렦œ줹槔𑤸�𑥤祭榕™授高显撰写，他在引力理论和宇宙学领域有着丰富的研究经验，发表了多篇学术论文。 𐟌Ÿ 本书特色：突出分析力学在经典力学理论体系中的主体地位。站在现代物理的角度表述经典力学，观点现代，内容新颖。坚持从基本原理出发，依靠逻辑演绎构建理论体系，尽显理论之“美”。紧扣“最小作用量原理”和“相空间的辛几何结构”两条主线，层次递进，逻辑清晰。强调抽象物理和数学概念的直观图像。 𐟓š 本书适合对经典力学感兴趣的读者，无论是初学者还是专业人士，都能从中获得启发和收获。

AI如何快速适应人类行为？一文读懂在游戏或生活中，让AI快速理解人类并与之高效协作，一直是人工智能研究的热门话题。最近，有一篇论文《Learning to Cooperate with Humans using Generative Agents》提出了一个全新的解决方案——GAMMA模型，旨在突破人机协作的瓶颈。研究背景 𐟗 在多智能体强化学习（MARL）中，训练AI通常有两种方法：人类数据训练：虽然数据真实，但获取难度大且规模有限。模拟数据训练：虽然数据量大，但缺乏真实人类行为的多样性。这两种方法都导致AI难以适应真实世界中人类的复杂行为，尤其是在面对从未见过的合作伙伴时表现较差。研究问题 𐟪„ 如何训练出能够“零样本适配”（zero-shot coordination）多样化人类行为的AI协作者？研究方法 𐟤œ 为了解决这个问题，论文提出了一个基于生成式模型的创新方法：数据整合：结合人类行为数据与模拟智能体数据，形成多样化的合作策略集合。生成式建模：通过变分自编码器（VAE），学习潜在空间中各类合作伙伴的行为风格。强化学习训练：利用生成式模型创建的“虚拟搭档”，训练出能够快速适应不同合作风格的AI协作者。人类适配采样：使用少量人类数据优化生成模型，使其行为更贴近真实人类。实验场景 𐟎研究团队选用了经典多人合作游戏Overcooked，考察AI如何与人类搭档完成任务。成果表现 𐟓Š GAMMA显著提升了AI与真人的合作效率，比传统方法表现更优。在复杂任务场景中（如“多策略计数器”），AI展现了超强适应性。总结 𐟌Ÿ 通过GAMMA模型，AI能够更好地适应和人类合作，这在游戏和实际生活中都有着广泛的应用前景。希望这篇论文能为AI与人类合作的研究提供新的思路和方法。

学研动态：1.2025 IC风云榜“年度知识产权创新奖”申报开启； 2.清华大学数学中心量子对称团队合作提出经典模拟变分量子算法的多项式新途径； 3.西电大自研慧通大模型正式发布；网页链接

#大模型日报# ai前沿动态【Cliqueformer：基于模型的结构化Transformer优化】链接；论文概述：本文提出了一种名为Cliqueformer的可扩展神经网络模型，用于解决基于模型的离线优化（MBO）问题，该模型通过学习黑盒目标函数的结构来提高MBO的效率和鲁棒性，克服了传统方法中存在的分布漂移问题。文章巧妙地将函数图模型(FGM)的结构作为超参数预先定义，然后学习与之匹配的数据表示，而不是直接从数据中学习FGM结构。这种方法结合了Transformer架构的可扩展性和变分瓶颈技术，有效地解决了分布漂移问题，并提高了MBO的性能。

反贝叶斯原理：数据到先验之旅贝叶斯原理是概率论中的一颗璀璨明珠，它描绘了先验知识与新观测数据之间的美妙关系。而反贝叶斯原理，或者说是反向贝叶斯推断，则是一种在已知观测数据的情况下，探索先验分布或模型参数的方法。这种方法在统计学、机器学习、信息论等领域大放异彩。 𐟔 参数估计：在观测数据的照耀下，反贝叶斯原理能够揭示模型参数的先验分布。这不仅能够避免人为干预，还能让参数估计更加客观。 𐟏† 模型选择：通过比较不同模型的先验概率分布，反贝叶斯原理帮助我们做出明智的模型选择。 𐟓Š 数据合成：在观测数据的指引下，反贝叶斯原理能够生成与观测数据相契合的新数据，从而实现数据合成和扩充。 𐟓ˆ 预测分析：结合观测数据和先验知识，反贝叶斯原理能够预测未来的数据分布和趋势。 𐟛 ️ 计算方法：马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法和变分推断（Variational Inference）是反贝叶斯原理的两大计算利器，它们通过构建反向推断模型和优化算法，实现了对先验分布和模型参数的高效推断。 𐟚렦𓨦„事项：尽管反贝叶斯原理在许多方面都表现出色，但它依然受限于概率论的假设和前提。在实际应用中，我们需要综合考虑模型的准确性、有效性和可解释性，以做出合理的参数估计和模型选择。 𐟌Ÿ 反贝叶斯原理，如同一位侦探，在数据的迷思中寻找先验知识的线索。它不仅是一种强大的统计工具，更是一种探索世界本质的哲学之旅。