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DDPM（扩散模型）工作原理

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鱿鱼游戏，但是AI！中美八大顶尖模型血战到底，欧洲裁判直接看傻眼!

【研2基本功 面试篇 (2)】常见激活函数与损失函数（没理由不知道吧）

KL(p || q) = H(p, q) - H(p)

什么是解决AI焦虑的必杀技！

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【Deepseek降重指令】: 1.提炼出这段话的关键点和结论 2.简明扼要将这些关键点和结论扩写成文字 【手动降AI技巧】: 1.在AI高风险段落中插入自己的论述、观点或相关案例 2.增加引用文献，多数检测系统对于有上引用标的语句是不计入AI的 3.平衡学术和口语，适当用过渡短语和缩略形式 4.批量删除每段开头总结性的语句并适当合并 5.打破AI表达模式，比如删除或替换“首先，其次，最后”等高频的强逻辑关联词 【工具官网整理】: 1.Deepseek：https://chat.deepseek.com 2.免费查AI率：https://tx2424.dashixiezuo.com 3.降重/降AI工具（这两个是测试过的）： （1）http://tx2424.zaojiangchong.net （2）https://brwenhua.chachongz.com

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VLOG｜ 让Deepseek教我度过高能量的一天！

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人大李崇轩｜LLaDA：语言模型新范式

嘉宾介绍：李崇轩，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授、博士生导师，2010-2019年获清华大学学士和博士学位。主要研究机器学习、深度生成模型，代表性工作部署于DALL·E 2、Stable Diffusion、Vidu等生成式大模型。获国际会议ICLR杰出论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国计算机学会优秀博士论文等，主持国家自然基金重大研究计划培育项目、面上项目等。担任IEEE TPAMI 编委、软件学报编委和ICLR、NeurIPS等国际会议的领域主席。 论文介绍：本次报告聚焦一个问题：自回归是否是通向当前乃至更高水平的生成式智能的唯一范式？本次报告首先从统一概率建模的视角总结当前基础生成模型的发展，并从这个视角出发指出大语言模型的性质（如可扩展性、指令追随、情景学习、对话、无损压缩）主要来自于生成式准则，而非自回归建模独有。基于这些洞察，本次报告基于掩码的扩散语言模型的技术路线，包括基础理论和扩展定律。最终，基于前期成果，训练8B 扩散大语言模型 LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）。在20多个语言、代码、数学等评测集上，LLaDA 8B 全面超过 LLaMA 2，对标 LLaMA 3。并且LLaDA通过非自回归的方式，展示了令人惊讶的可扩展性和多轮对话能力。这些结果不仅挑战了自回归的地位，更加深了我们对生成式人工智能的理解。