构建未来：AI在持续学习系统中的创新应用
【5月更文挑战第11天】
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益增多。特别是在持续学习系统（Lifelong Learning Systems, LLS）中，AI技术正开启着个性化和适应性教学的新篇章。本文聚焦于AI在LLS中的创新应用，探讨了机器学习、自然语言处理和认知建模等关键技术如何共同作用于构建智能化的学习环境。文章旨在分析当前AI技术在持续学习领域的最新进展，并展望其对未来教育模式的影响。
图搜索算法详解
【5月更文挑战第11天】本文介绍了图搜索算法的基础知识，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和启发式搜索（如A*算法）。讨论了图搜索中的常见问题、易错点及避免方法，并提供了BFS和A*的Python代码示例。文章强调了正确标记节点、边界条件检查、测试与调试以及选择合适搜索策略的重要性。最后，提到了图搜索在路径规划、游戏AI和网络路由等领域的应用，并概述了性能优化策略。
苹果加入开源大战，官宣端侧小模型OpenELM！参数2.7亿到30亿一台M2 Mac可跑
【5月更文挑战第10天】苹果开源高效语言模型OpenELM，采用层级缩放策略，参数量2.7亿至30亿，可在M2 Mac上运行。相比OLMo，OpenELM在10亿参数下精度提升2.36%，只需一半预训练标记。苹果提供了完整的训练、评估框架及设备推理代码，促进开放研究，源代码和模型可在项目网站及HuggingFace找到。然而，OpenELM尚处早期阶段，性能有待验证，且苹果保留知识产权。论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.14619
AI信任危机之后，揭秘预训练如何塑造机器的可信灵魂
【5月更文挑战第10天】研究人员探讨了预训练如何影响大型语言模型的可信度，以解决AI信任危机。论文通过线性探测和相互信息估计分析预训练过程中的可信度变化，发现模型在预训练早期就能区分可信度概念。提出使用引导向量增强预训练阶段的可信度，但该方法仍需进一步研究验证。研究表明预训练有“拟合和压缩”两阶段，为理解模型可信度提供新视角。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2402.19465)