MATLAB数学建模怎样解决问题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IctOw9B3IifZpikYZgxcbtgJncb/ar2. 通过易于理解的类比，将技术细节转化为简单明了的概念。 3. 在每一次讲解结束时，评估学习者对于掌握该主题所需的前提技术和知识的熟悉程度。 4. 依据学习者的反馈，递归地 ...
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AI在数学问题上的挑战与进展——从FrontierMath基准测试谈起
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FzOOwjNvCiicKikPrCgcjcw4nBf/a8为了进一步提高AI在数学问题上的解决能力，研究人员正在探索多种方法和技术。一方面，他们致力于改进AI的算法和模型结构，使其能够更好地理解和处理数学概念和逻辑关系。例如， ...
Diffusion Model 画图的数学原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Lgx1wEMuuiG0Rak6D1DcfDijndg如果我们用deep learning 学到了一个更高级的投影规则，可视化可能就是如下的：. 很明显，模型学到了一些规律，不是靠碰运气解决问题的。 用distribution 建模Image Generation.
多模态大模型解数学题：不解决模型问题能像GPT - 4o那样优秀吗？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DAQHwX7A4i79TEkzL83cwEPUnWe/aj聚焦于数学问题，我们发现模型可以回答出复杂问题，但在一些简单问题面前却捉襟见肘。为探究这一现象的原因，受人类解题思维模式的启发，我们首先对先掌握知识点，再运用其进行 ...
人的数学思维过程是怎样的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WRvuwQ8h8iCw0UknYWicNgkLn2b/am而之前的模型参数规模超过1B 的都不多。二是Open AI 开发出了一套调教大模型的方法，包括基本步骤、技巧和工程实现。利用语言建模的机制将人的知识和能力输入给大模型。大 ...
模型预测结果分析：发现问题与改进 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WO6pwPLCiiTSR5kZfSsc2RIPnNh/ae数据的标签来源是什么，是否打标的方式和我们的直观不符？评估指标是否可以直接优化，对于不可以直接优化的目标是否可以采用某些技巧来进行优化？除此之外，我们 ...
如何理解GAN与Diffusion Model的训练原理？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EgNUwsbpciBxGtkH4zucrJU8n1J/a8当前，diffusion model 是主流。数学理论、模型效果、提升空间，都明显优于GAN。 · GAN 的鼎盛时期在2018-2019 年期间，StyleGAN-3 是代表作。 · GAN 训练不稳定的问题，在大模型 ...
如何从0到1学习AI提示词（学习路径） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Oty8wn9dEiPbATkLH8Vc0bkWnUe理解大模型的工作原理对写提示词很有帮助，这点一定一定一定要注意！ 该学习路径基本遵循了布鲁姆分类法：. 记忆：先从AI 的历史、基本术语、重要人物 ...
现代优化算法（二）： 遗传算法及应用举例原创 - CSDN博客
https://security.feishu.cn/link/safety?target=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fqq_29831163%2Farticle%2Fdetails%2F89459503&scene=ccm&logParams=%7B%22location%22%3A%22ccm_docs%22%7D&lang=zh-CN2019年4月29日 ... 3. **数学建模常用方法**：除了上述方法，还包括机理分析法、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法以及现代优化算法，如 ...
数学基础对数据科学家有多重要？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EOWQwF0bNikKWZknCWbc13Rhnlf/a6通过参与实际项目，我们可以将所学的理论知识应用到实际场景中，解决实际问题。在项目中，我们会遇到各种各样的挑战，例如数据质量不高、模型过拟合或欠拟合等问题。通过不断地 ...