来自马萨诸塞大学、谷歌和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的研究人员发表了一篇论文，利用大语言模型自动生成定理的完整证明。
本文列出2019年最新整理的用于区块链开发的43种流行的开发库、开发工具与开发框架。
来源：机器之心本文约1700字，建议阅读20+分钟研究者预估，如果达到 100% 的正确率水平，「我们肯定会创造出赢得国际数学奥林匹克金牌的 AI 智能体。」 计算机被用来验证数学证明已经有一段时间了，但它们只有在使用专门设计的证明语言准备问题时才能做到这一点，而无法处理数学符号和数学家使用的书面文本的混合体。 如果把用自然语言编写的数学问题转换为正式代码，让计算机更容易解决它们，或许能够帮助构建能探索数学新发现的机器。 这个过程被称为形式化（formalisation），但仅仅一个证明就可能需要数年的工作
今天向大家介绍一个新的开源大语言模型——LLEMMA，这是一个专为数学研究而设计的前沿语言模型。
机器之心报道 编辑：蛋酱 研究者预估，如果达到 100% 的正确率水平，「我们肯定会创造出赢得国际数学奥林匹克金牌的 AI 智能体。」 计算机被用来验证数学证明已经有一段时间了，但它们只有在使用专门设计的证明语言准备问题时才能做到这一点，而无法处理数学符号和数学家使用的书面文本的混合体。 如果把用自然语言编写的数学问题转换为正式代码，让计算机更容易解决它们，或许能够帮助构建能探索数学新发现的机器。 这个过程被称为形式化（formalisation），但仅仅一个证明就可能需要数年的工作，因此只有一小部分数学知
降维是一个去掉冗余的不重要的变量，而只留下主要的可以保持信息的变量的过程。通常通过两种途径来实现:
NeurIPS 2019 已经在温哥华接近尾声。作为人工智能和机器学习领域最顶级的盛会之一，本届大会参会总人数已经超过 13000 人，比去年增加了 50%。
机器之心原创 作者：Tony Peng 面对记者，NIPS 大会传达了很明确的信息——请不要妖魔化机器学习。 今年落户长滩的 NIPS（神经信息处理系统进展大会）做出了很多新的尝试——开设了五个比赛单元；增加除 Oral 和 Poster 之外的 Spotlight 环节；更多企业和初创公司进入到 NIPS 大会开设展台；以及，NIPS 首次邀请了记者参会。 美国时间周二，七位正襟危坐的学者，和来自美国各大主流报媒的记者，组成了 NIPS 有史以来的第一次记者发布会。 但是，这场记者发布会的氛围格外的……奇
入门机器学习, 总有几张图片, 令人印象深刻. 以下是十张经典图片, 图解机器学习, 非常有 启发性:
「由 Alex Kontorovich 和我领导的一个新的 Lean 形式化项目刚刚正式宣布，该项目旨在形式化素数定理（prime number theorem，PNT）的证明，以及伴随而来的复分析和解析数论的支持机制，并计划给出进一步的结果如 Chebotarev 密度定理。」著名数学家陶哲轩在个人博客中写道。
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：ESL 图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and ov
AI 科技评论按：当地时间 11 月 2 日，在比利时首都布鲁塞尔召开的自然语言处理领域顶级会议 EMNLP 2018 进入正会环节，大会主席 Ellen Riloff 宣布 EMNLP 正式开幕。
IoT operating systems – formal verification and safety/security certification
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 图1 1、Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 Test and training error 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 Under and overfitting 低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M，以红色曲线表示，由
红色交通信号灯作为停车的信号，红色有信号和警告的效果，这种效果是否也会映射在大脑中呢？
自动证明数学定理是人工智能的一个初衷，也是一直以来的难题。到目前为止，人类数学家使用了两种不同的方式来书写数学。
[1] Pretrained Transformers Improve Out-of-Distribution Robustness
数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集（即：大数据）上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支，融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年，Thomas Bayes 的论文在他死后发表，他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以
Semester 1 of UG3 is focusing on application application and engineering.
机器之心报道 机器之心编辑部 仔细一查吓死人。 在机器学习等领域，是否被顶会接收被认为是一种论文质量评价标准，但并不是唯一的标准。随着深度学习的广泛发展，机器学习顶会的投稿数量呈爆炸式增长，在被拒稿的论文中也有很多颇具影响力的研究。 近日，Reddit 上就有一个帖子引起网友热议：哪些论文是被顶会拒稿，但却非常有影响力？令人惊讶的是网友列举出一些家喻户晓的研究，包括 YOLO、transformer XL，甚至还有 Google 搜索引擎的网页排名算法 PageRank。 发帖人表示机器学习顶会的审稿机制
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 仔细一查吓死人。 在机器学习等领域，是否被顶会接收被认为是一种论文质量评价标准，但并不是唯一的标准。随着深度学习的广泛发展，机器学习顶会的投稿数量呈爆炸式增长，在被拒稿的论文中也有很多颇具影响力的研究。 近日，Reddit 上就有一个帖子引起网友热议：哪些论文是被顶会拒稿，但却非常有影响力？令人惊讶的是网友列举出一些家喻户晓的研究，包括 YOLO、transformer XL，甚至还有 Google 搜索引擎的网页排名算法
选自arXiv 作者：Guillaume Lample等 机器之心编译 参与：张倩、路 近日，FAIR 研究人员提出两种机器翻译模型的变体，一种是神经模型，另一种是基于短语的模型。研究者结合了近期提出
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI学数学，确实有点火。 且不论这两大领域的大拿纷纷为其站台，就是每次相关进展一出炉，就受到众多关注，比如AI求解偏微分方程。 △每年相关论文估计数量 既然如此，AI学数学到底学得怎么样了。 现在有团队专门梳理了十年发展历程，回顾了关键任务、数据集、以及数学推理与深度学习交叉领域的方法，评估现有的基准和方法，并讨论该领域未来的研究方向。 值得一提的是，他们还很贴心的整理了相关资源，在Github上放上了阅读清单以供食用。 接下来，就带你一文看尽。 一文
https://github.com/lopusz/awesome-interpretable-machine-learning
近期，由Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren撰写的《AUTOML：方法，系统，挑战》“AUTOML: METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES (NEW BOOK)” 221页的草稿版本已经放出，详细讲解了所有AutoML系统背后的基础知识，以及对当前AutoML系统进行了深入描述，Auto-WEKA、Hyperopt-Sklearn、Auto-sklearn等，最后介绍了AutoML的挑战。作者当前正在完成这本新书的编辑工作，它将由NIPS 2018出版发行。
（VRPinea2020年3月16日讯）自2016年开始，VR已经进入第五个年头。在这五年中VR技术逐步进入各行各业，如VR+医疗、VR+旅游、VR+房地产、VR+汽车、VR+餐饮等等，不少行业因VR的加入节省了前期成本，后期营销费用。其中，酒店行业几乎体现出了VR在特定行业的典型优势。
机器之心报道 编辑：杜伟 重新思考「老旧的」核（kernel）方法，或许可以破解深度学习的奥秘。 在机器学习（ML）的世界，人工神经网络（ANN）越来越大的演化趋势以及超大规模网络取得的成功正在造成概念性难题。 2012 年，Hinton 及其学生 Alex Krizhevsky 设计的 AlexNet 赢得年度图像识别竞赛，它的参数量大约为 6000 万。在训练中对这些参数的微调使得 AlexNet 能够识别以前从未见过的图像。2014 年，牛津大学计算机视觉组与 DeepMind 的研究者设计的具有
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 这是语言模型推理能力的一个重要里程碑。 AI 在数学方面也有超越人类的趋势了？ 昨天，谷歌提交的一篇论文引发了机器学习圈的关注，其提出的语言模型学会了人类做数学题时的方法「一步一步推理」。 在 MATH 数据集上，谷歌的新模型能实现 50% 的准确率——此前对人类的评测结果是：「一个不特别喜欢数学的计算机科学博士生能答对大约 40%，而三届国际数学奥林匹克竞赛（IMO）金牌得主能达到 90%。」 语言模型在各种 NLP 任务上都表现出了卓越的性能。事实上，在众多研究中科研人
UMass Amherst的Baldur方法能够自动生成用于验证代码、防范漏洞的证明。
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？
如今，在各种文本混合数据上训练出来的语言模型会显示出非常通用的语言理解和生成能力，可以作为基础模型适应各种应用。开放式对话或指令跟踪等应用要求在整个自然文本分布中实现均衡的性能，因此更倾向于通用模型。
在近期区块链大本营（blockchain_camp）举办的以“区块链技术与行业应用落地”为主题的CSDN区块链技术沙龙上，云象区块链创始人黄步添博士分享当前区块链技术及应用趋势。
论文 1：An autonomously swimming biohybrid fish designed with human cardiac biophysics
选自arXiv 作者：Anna Rogers、Isabelle Augenstein 机器之心编译 编辑：魔王 顶会公布论文评审结果和论文接收结果时，就是大家放肆吐槽评审制度时。然而，年年吐槽，周而复始。为什么评审制度还没有得到改进？问题出在哪里？来自哥本哈根大学的研究者从多个角度分析评审制度的优缺点，并提出改进建议。 一般来说，同行评审应该是高质量、高影响力研究的过滤器，但事实并非如此： 同行评审无法保证质量控制，不管是小的错误还是严重的方法缺陷，即使在发表错误结果会导致实质损害的生物医学领域也是如此。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周主要论文包括MSU 联合 MIT-IBM 提出首个黑箱防御框架；CMU 提出首个快速知识蒸馏的视觉框架等
编译 | reason_W 【营长有话说】今天的话题，噱头的外表下，有点沉重。营长此前也采访过众多学术界和工业界的领军人物，他们学识渊博，为人师表，谈吐之间是胸有诗书气自华的涵养与豁达，也有家国天下的豪气万丈与当仁不让。可是，在营长如此敬仰的学术圈与顶级科技公司，竟然屡屡发生性骚扰事件，这是在用学术和职位的权利表达“女性不过是附庸，不用太尊重”的隐含意义吗？这是因为社会给了他们太多的期待，捧得太高，造就的心理优越感吗？这就是被给予敬仰的精英阶层的自我修养吗？ 有人的地方就有江湖，人性有着最不可低估的原罪
采访实录：https://docs.google.com/document/d/18NoNdArdzDLJFQGBMVMsQ-iLOowP1XXDaSVRmYN0IyM/edit
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：zenRRan 公众号：深度学习自然语言处理 AAAI2022出来一段时间了，但是好像还没人整理出NLP相关的论文呢，趁着周末最后一天还没过完，吐血整理了一番，需要的收藏即可。 其中包括：信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。 信息抽取 OneRel: Joint Entity and Relation Extraction with One Module in One Step Yu-Ming
论文 1：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括 ACM SIGGRAPH 2022 最佳博士论文及五篇最佳论文。 目录： Acquiring Motor Skills Through Motion Imitation and Reinforcement Learning Image Features Influence Reaction Time: A Learned Probabilistic Perceptual Model for Sacc
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 征稿链接： https://www.aacl2022.org/Submission/paper ---- 概述 由ACL亚太分会和亚洲自然语言处理联合会共同组织的AACL-IJCNLP 2022(www.aacl2022.org/)面向全球征求覆盖计算语言学和自然语言处理各个方面的大量、原创和未发表的研究论文。如近年来一样，会议也将包括部分被ACL Transactions of the ACL (TACL) 和计算语言学 (Computational Lin
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文包括上海交大与 MIT 的联合项目 SwingBot 以及华盛顿大学升级版背景抠图 background matting 方法。 目录： SwingBot: Learning Physical Features from In-hand Tactile Exploration for Dynamic Swing-up Manipulation Point Transformer Canonical C
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑：泽南 看完这篇文章，怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日，机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容： 成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文包括以色列特拉维夫大学的研究者提出的升级版StyleGAN可以生成精细的人脸图像；CVPR 2021 最佳论文、最佳学生论文等。 目录： Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Regularization is all you Need: Simple Neural Nets can Excel on Tabular Data
论文 1：MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis
论文 1：DOVE: Learning Deformable 3D Objects by Watching Videos
形式化验证是近年来安全操作系统发展的热门！seL4在其官网上打出的口号就是：安全不是表现不佳的借口！
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