赛题背景在自动驾驶场景中，天气和时间（黎明、早上、下午、黄昏、夜晚）会对传感器的精度造成影响，比如雨天和夜晚会对视觉传感器的精度造成很大的影响。此赛题旨在对拍摄的照片天气和时间进行分类，从而在不同的天气和时间使用不同的自动驾驶策略。

来源：投稿 作者：LSC编辑：学姐问了很多问题，包括实习的项目经验、各种计算机、人工智能的基础，时长1h30min。

(Large Language Model Alignment)是利用大规模预训练语言模型来理解它们内部的语义表示和计算过程的研究领域。主要目的是避免大语言模型可见的或可预见的风险，比如固有存在的幻觉问题、生成不符合人类期望的文本、容易被用来执行恶意行为等。从必要性上来看，大语言模型对齐可以避免黑盒效应，提高模型的可解释性和可控性，指导模型优化，确保AI 技术的发展不会对社会产生负面影响。因此，大

机器学习顶会ICML 2023于4月放榜，共有6538份论文提交，1827篇论文被接收，录用率27.9%，达历史之最。因为今年生成式AI的火爆，在提交的论文中，与大模型相关的论文数目也非常可观。今天我就和大家分享9篇 ICML 2023 中大模型和鲁棒性相关 Oral 文章。

他以其幽默和生动的教学风格，让那些复杂难懂的机器学习概念变得易于消化。更赞的是，他的课程全程用中文讲解，为我们中文学习者提供了超大的便利！这套教程覆盖了从机器学习基础、深度学习基本概念，到卷积网络、循环神经网络、扩散模型、Transformer等共计19个章节，内容不仅全面，还特别降低了学习难度。每个公式都附有详细的推导过程，同时提供了丰富的可视化示例。强烈推荐给所有对机器学习感兴趣的朋友们！今天

近年来，随着人工智能的快速发展，我们对数据集的需求越来越多，一方面，数据集可以帮助我们做练习实践，另一方面，这些数据集同样也能帮助更多研究机构进行更深入的数据挖掘。对于人工智能领域的同学来说，数据集是实验的必要条件，当我们准备跑算法的时候，首先要解决的问题就是数据集。由于我们大多数人是没有自己的数据集的，所以公共数据集就成了最好的选择，但如何搜索、找到适合的数据集？仍然是困扰很多人的问题。这次我就

据相关数据显示，中国人工智能人才缺口达30万人

还记得麻省理工提出的脑启发AI系统吗？灵感来自线虫大脑中的神经计算，通过使用19个节点的，实现自动驾驶控制，比常规神经网络方法减少了数万倍神经元，成功登上Nature子刊！这种液态神经网络具有高度的灵活性和适应性，能够在运行时持续适应新的输入数据，因此在很多实际应用场景中都表现出色，比传统神经网络效率更高，性能更强。为帮助大家理解这个前沿方向，我这次分享，最新和经典的都有，开源代码已附，另外还整理

大模型可以处理不同类型的时间序列数据，例如文本、图像、音频等，也可以适应不同的时间序列数据的变化和异常情况，有助于提高时间序列预测的准确性和稳定性。另外，大模型还可以通过文本形式提供解释性的时间序列预测结果，从而帮助我们更好地理解时间序列数据的模式和趋势。为了方便想发论文的同学，我今天就来分享该领域的，这些文章主要涉及论文原文及模型代码都整理好了，需要的同学看文末。

（MultiModal Machine Learning, MMML）是一种机器学习方法，它旨在解决复杂任务，如多模态情感分析、跨语言图像搜索等，这些任务需要同时考虑多种模态的数据并从中提取有用的信息。得益于各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升，多模态机器学习也逐渐兴起，它可以帮助人工智能更全面、深入地理解周围环境，提高模型的泛化能力和鲁棒性，同时还可以促进各学科之间的交流和融合。