一文汇总 长周期时序预测有哪些优化点
1.长周期时序预测核心问题长周期时间序列预测，指的是预测窗口较长一类时间序列预测问题，一般来说，预测长度在50个点以上，就可以认为是长周期时间序列预测问题，同时，预测长度的增加，会使得模型需要引入更长的历史序列，才能实现更好的预测，相比短周......
阿里达摩院最新多模态大模型介绍 多项图文任务取得SOTA效果
这篇文章给大家介绍一下阿里发表的多模态大模型工作mPLUGOwl，共2篇文章，建立在前序图像表征对齐预训练大语言模型的思路，提出了不同的参数训练方式、多模态解耦映射等优化方法，在多项任务取得了SOTA效果，相关论文，mPLUGOwlLang......
统一时序预测模型 清华大学最新发布 上下文长度首次扩展至千级别 适用各类数据集
今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量时序预测，并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别，论文标题，TIMERXL，LONGCONTEXTTRANSFORM......
纯Transformer架构 多个数据集取得SOTA效果 上交最新时空预测模型PredFormer
今天给大家介绍一篇时空预测最新模型PredFormer，由上海交大等多所高校发表，采用纯Transformer模型结构，在多个数据集中取得SOTA效果，1.背景时空预测学习是一个拥有广泛应用场景的领域，比如天气预测，交通流预测，降水预测，自......
FoundTS 时间序列预测基础模型的全面统一测评基准
今天给大家介绍一篇华东师范大学联合丹麦奥尔堡大学和松鼠AI发布的时间序列模型统一评测基准FoundTS，这是一个针对时间序列预测基础模型的基准测评框架，旨在利用不同领域和特征的数据集对不同的时间序列预测基础模型进行全面、公平的测评，该论文在......
个性化在CTR预估中的经典方法和效果对比 一文总结特征增强&
在CTR预估中，主流都采用特征embedding，MLP的方式，其中特征非常关键，然而对于相同的特征，在不同的样本中，表征是相同的，这种方式输入到下游模型，会限制模型的表达能力，为了解决这个问题，CTR预估领域提出了一系列相关工作，被称为特......
一文汇总 推荐系统中多任务学习的优化思路
多任务学习是推荐系统中非常常见的一个问题，推荐系统中，经常要对多个目标进行预测，比如点击率、转化率、观看时长等等，将这些任务联合学习，希望通过不同的监督信息，互相增强各自目标的拟合能力，但是同时，不同目标之间又不一定是正向关系，可能存在负......
关于大模型在企业级应用中的选择问题疑问回复
&，ldquo，企业级应用和平常学习是两回事，千万不能混为一谈&，rdquo，在前面的千万不要为了节约成本而选择小模型，特别是开源模型这篇文章中，简单说明了为什么尽量不要选择小模型，然后文章下面有些评论......
再谈对大模型的理解 有了大模型的应用经验之后
&，ldquo，大模型的本质就是一段有输入和输出，并能使用某种算法达到某种目的得计算机程序&，rdquo，在刚开始接触大模型时，根本不明白大模型是个什么玩意，看着别人给出的定义一脸懵逼，不论是业内还是网上的文章......
你是否还在认为大模型没什么实际作用 事实上大模型应用已经遍地开花
&，ldquo，如果你觉得一件事没有存在感，但它又确实存在，那么原因就是你不够了解它&，rdquo，本人并不是人工智能科班出身，之前是做javaweb开发，只不过这两年人工智能比较火，而且其潜力也毋庸置疑，因此......