在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）应用的广泛性和复杂性也日益增加。近日，金融界发布消息，杭州城市大脑有限公司正式申请了一项名为"基于评分机制的大模型训练方法、模型、系统及设备"的专利，公开号CN119357675A，申请日期为2024年12月。此消息无疑在业界引发热议，尤其是在对AI模型训练效果的要求不断提高的背景下，杭州城市大脑的这一创新将具备重要的意义。 深入了解专利内容 根据专利摘要 ...

在这数字化及信息爆炸的时代，人工智能（AI），尤其是大模型的快速崛起，引发了新一轮科技与社会科学研究的碰撞。许多研究者开始思考：AI大模型的广泛应用是否意味着传统社会科学研究方法会被科技工具所取代？这一问题不仅关乎科学技术的工具选择，更在于如何理解和把握社会科学研究日益复杂的现实环境。

特征选择是一个识别数据集中最具相关性变量的过程，其主要目标是提升模型性能并降低系统复杂度。传统特征选择方法存在 ...

这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型 ... 所有头的输出被连接并进行线性变换，生成最终输出。 这种方法使模型能够同时捕捉数据中的多种类型 ...

这些应用为基因调控机制的解析提供了强大的支持 ... 相比传统的基因活性评分（Gene Activity Score）方法，GET模型对基因表达的预测表现显著更优。

继续调优为MoH模型的可能性。 方法改进 MoH的核心思想 MoH的核心思想是将注意力头视为混合专家机制(Mixture-of-Experts, MoE)中的专家。具体来说,MoH由 ...