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贝叶斯推理前沿信息_贝叶斯实例100例(2024年11月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

贝叶斯推理

美国统计学专业解析：从数学到独立学科统计学是应用数学的一个分支，主要借助概率论来构建数学模型。它通过对观测系统的数据收集，进行量化分析和总结，然后进行推断和预测，为相关决策提供依据。统计学在许多学科领域都有广泛的应用，是由统计工作经验总结而来的理论性学科。统计学的基础研究方向包括样本设计、数据挖掘、随机过程、统计模型构建、模型选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推理，以及对各类经典统计模型和概率论理论的研究。尽管统计学过去曾隶属于数学类别，但在美国大学的学科设置中，统计已经从数学系独立出来，成为独立的统计系。统计学的发展历程表明，它是应用数学的分支，依靠概率论研究来构建数学模型，对收集到的系统数据进行量化分析和总结，以进行推断和预测。在美国著名高校中，统计学系通常设在理学院或商学院，但这并不意味着统计学教育侧重于理论方面。申请美国大学时，需要注意六要素：学业成绩（包括GPA、成绩单、AP）、标化考试（托福/雅思、SAT/ACT）、软实力（活动、竞赛）、申请材料（文书、简历、推荐信）、经济能力和文化适应能力。申请流程分为五个阶段：准备阶段（选校、整理成绩单、准备文书、推荐信等）、考试阶段（托福/雅思、SAT/ACT达标）、申请阶段（填写表格、提交材料并填写进度表）、面试阶段（如需）、后续阶段（确认录取、办理签证、行前准备）。每一步都有条理地规划，助力你实现美国大学梦！

数学达人推荐：《魔鬼数学》让你更聪明 𐟓š书名：《How Not to Be Wrong：The Power of Mathematical Thinking》 𐟓š别名：《魔鬼数学》 𐟗㤽œ者：Jordan Ellenberg ⷊ𐟌Ÿ作者通过生动的例子，展示了数学如何无处不在地影响我们的日常生活，即使我们可能没有意识到。 ⷊ𐟓ˆ他以故事的形式介绍了线性回归、推理、贝叶斯推理和概率等统计概念，帮助我们更好地做出决策。 ⷊ𐟌𑥜覟些复杂的地方，数学变得相当复杂，但他总是适当简化，让你能够跟上他的节奏。

贝叶斯定理：智能时代的思考真相贝叶斯定理，这个200多年前由一位牧师提出的重要算法，以其名字命名，是人类历史上最有价值的发现之一。它通过递归迭代的方式，根据新的证据逐步提高假说的正确率，直到达到百分之百的准确性。例如，炮兵在战场上的打击目标过程就是贝叶斯推理的一个典型应用。第一发炮弹落地的位置将成为新的证据，炮兵会根据这个位置调整下一次发射前的炮筒方向和角度，使得假说的成功率更高，直至达到百分之百的准确。然而，人类大脑的计算能力有限，难以进行复杂的贝叶斯推理。因此，计算机的出现成为了解决这个问题的工具。随着计算机硬件和算力的不断发展，人工智能在2023年迎来了爆发，人类也因此进入了智能时代，迎来了破解宇宙秘密的曙光。

你好啊！这是赵蓬向你连续问候的第1776天，每天一条管理知识。如何向群体智慧借力？ 1.简单平均。每个人各自掌握一些信息，各有判断，即使只是简单平均，形成的判断也比个人更准确。 2.贝叶斯推理。贝叶斯推理的两个要点:首先有一个基础判断，其次获得新信息，对初始判断不断调整更新。

ai前沿动态 #大模型日报# 【从开放式对话中推断目标】链接：论文概述：本文提出了一种名为GOOD的在线方法，利用大型语言模型从开放式对话中推断用户目标，并通过贝叶斯推理处理目标不确定性，从而使具身智能体能够高效地完成各种用户任务。本文的创新在于：1) 利用大型语言模型进行自然语言目标表示，避免了预先设计特征的局限性；2) 利用大型语言模型的角色扮演能力来估计对话似然，解决了传统贝叶斯推理中难以定义似然函数的问题；3) 设计了一个动态的目标管理模块，高效地维护和更新潜在目标集合。

[LG]《Goal Inference from Open-Ended Dialog》R Ma, J Qu, A Bobu, D Hadfield-Menell [MIT] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

你好啊！这是赵蓬向你连续问候的第1780天，每天一条管理知识。怎样训练贝叶斯脑？ 1.贝叶斯推算是指我们根据新的信息来更新判断 2.贝叶斯推理的两个要求:第一厘清你已有的判断，第二诚实对待新证据，两者缺一不可。前者判断出发点，后者更新判断的依据。 3.便携的贝叶斯推理工具，持续一段时间，就会得到答案。

非马尔可夫与非贝叶斯：世界的常态 𐟌 非马尔可夫现象是现实世界中的一种常态。马尔可夫性质指的是一个事件的结果只取决于其当前状态，而与过去的状态无关。然而，许多事件的结果不仅受当前状态影响，还与更早期的事件有关。例如，经济系统、社会系统和生态系统等都是非马尔可夫的，因为它们的结果受到各种复杂因素的影响。非马尔可夫过程使得预测和建模更具挑战性。由于事件结果的不确定性和多样性，非马尔可夫过程需要更复杂的数学模型和算法来描述和分析。这也使得对这些系统的预测更加困难。非贝叶斯方法也是世界的一种常态。贝叶斯统计方法虽然在许多领域中非常有用，但并不是所有问题都需要使用贝叶斯方法。在现实世界中，经常使用其他统计方法和机器学习算法来解决问题。例如，线性回归、决策树、支持向量机等方法在许多领域中得到广泛应用，这些方法并不是基于贝叶斯理论的。非贝叶斯是世界的常态的一个例子是人类的日常认知过程。在处理信息和做出决策时，人类往往不会使用贝叶斯推理，而是依靠直觉、经验和已有知识来进行判断。举个例子，想象一个人面临打开两个盒子的选择：盒子A和盒子B。他被告知其中一个盒子里有奖品，另一个盒子为空。他的任务是选择一个盒子，希望能拿到奖品。在贝叶斯推理中，人们会考虑各种可能性的先验概率，并根据已有的观察结果更新这些概率。然后他们会计算后验概率，以决定选择哪个盒子。然而，现实生活中的人往往不会这么做。相反，他们可能会依靠自己的经验和直觉来做出选择。例如，如果他过去多次选择了A盒子并获得了奖品，而选择B盒子则没什么好结果，他可能会倾向于再次选择A盒子。这种非贝叶斯的认知过程并不基于严格的概率计算，而是依赖于人们对过去经验的感知和记忆。尽管这可能导致一些错误的决策，但在日常生活中，人们通常没有时间和资源去进行复杂的概率计算。因此，非贝叶斯是世界的常态。

AIGC的三层概率交互的内容生成体系 AI驱动的内容创作可以被理解为一个基于三次概率过程的创新模型：初始生成概率：AI通过大模型的概率预测与推理生成初步内容。交互筛选概率：用户与AI互动，通过对话和选择筛选出更优作品。主观优化概率：用户基于自身能力和创意对生成内容进行个性化优化。这三次概率形成了一个动态循环，融合了AI的计算能力与人类的创造力，为各学科提供了新的内容生产范式。第一层：初始生成概率——AI模型的推演与选择在第一阶段，AI基于其基础模型进行内容生成。这个过程本质上依赖于概率预测，即AI模型通过分析已有的训练数据、语境和指令，选择最可能符合预期的输出。数学与统计学视角：这涉及贝叶斯推理和条件概率计算。模型利用历史数据和语境信息，不断推演最优解。认知科学视角：AI的“慢思考”模拟了人类的深度思维，是一种探索多种可能性的过程。哲学视角：可以理解为“算法理性”在创造力领域的展现，意味着AI的生成过程是从海量可能性中挑选最合理的路径。实例在创作过程中，AI生成一段文本、一幅图像或视频的初稿。这一步的关键是AI如何基于上下文、模型训练数据以及任务目标进行最优选择。第二层：交互筛选概率——人机协作的优化过程第二层概率依赖于人机对话与协同。用户通过反馈和选择，与AI一起在生成的多种作品中筛选出最符合需求的内容。心理学视角：该过程类似于人类的“联想选择”，用户在多个选项中找到与自身审美或目标相符的结果。传播学视角：这种人机交互是一种新型“协商性传播”，通过信息交换提升内容质量。经济学视角：这一步体现了“博弈选择”原理，用户在多选项中找到最优的创意收益点。实例用户与AI生成的文本或视频对话，对结果进行调整。例如，用户选择AI生成的某段文本作为最终作品的一部分，或让AI根据反馈进一步优化。第三层：主观优化概率——人类的个性化创造与再加工第三层概率体现了人类的主观能动性。在获得AI的初步结果后，用户基于个体的专业知识、审美偏好、价值判断等进行创造性再加工。艺术与美学视角：用户对内容的再加工反映了艺术判断力和个人审美的体现。教育学视角：这一步体现了学习者如何基于已有知识进行重构和创新，特别是在学术写作或创意设计中。哲学与心理学视角：该过程反映了人类“自由意志”在创造活动中的重要性，即个体在外部输入的基础上构建独特的输出。实例在视频制作中，用户可能会进一步编辑AI生成的镜头语言，加入个人风格化的元素，或对文本创作进行润色和扩展，以达到专业级水平。模型特性：跨学科的融合与演进动态循环结构：这三次概率并非线性过程，而是一个动态循环，用户的反馈会进一步影响AI的生成逻辑。协同创造力提升：AI与人类在交互中形成“增强智能”，使得内容创作的质量和速度远超以往。高度个性化生成：通过主观优化阶段，生成内容可以实现个性化，适应多种使用场景和目标。未来展望：三次概率模型在不同领域的应用教育领域：通过AI与教师的互动，优化课程内容设计。影视创作：人机协同提高剧本和镜头设计的质量。商业设计：品牌营销内容可通过多轮创意生成与筛选，实现精准化营销。总结 “三次概率创作模型”不仅描述了AI与人类协同创作的过程，还展示了人类创造力在AI时代的重塑路径。通过整合算法逻辑与人类智慧，该模型为教育、影视、艺术、商业等多领域的内容生成提供了理论支持和实践指导。这种协作模式不仅提高了效率，也为未来的内容创作带来了无限可能。

神经网络诺贝尔奖，人类首次!! 事件驱动：2024年诺贝尔物理学奖授予在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明;前面，Figure与OpenAl合作发布一段机器人视频OpenAl提供高级视觉和语言智能，图形神经网络提供机器人动作，该视频中的所有内容都是神经网络。重点关注： $深水海纳 sz300961$，$金自天正 sh600560$，$泰尔股份 sz002347$，$宏达新材 sz002211$ 概念股梳理： $深水海纳 sz300961$公司通过自主研发，建立起了以生物化学为基础、以BP(反向传播)神经花肾文路日元网络为手段的精确控制系统模型。 $金自天正 sh600560$公司在2002年取得“人工神经元网络开发平台”计算机软件著作权。目前在部分工艺模型开发中会用到人工神经网络的算法。 $神思电子 sz300479$神思云脑是公司针对战略规划范围内的AI业务打造的认知计算云服务平台，基于大规模神经网络构建各类专项技术引擎以及行业知识库，具备支持语音识别、图像识别、语义理解、知识推理、设备远程升级等功能，主要服务于公司行业服务机器人 $东软载波 sz300183$公司基于工业互联网、移动互联、物联网等新一代信息与通信技术，实时采集和处理生产现场产生的过程数据，同时结合智能云平台以及动态贝叶斯、神经网络等数据挖掘和机器学习算法，实现对生产线、制造单元、生产进度、物流、质量的实时动态优化与调整。 $泰尔股份 sz002347$公司利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型 $宏达新材 sz002211$公司产品用于神经网络计算+低价 $奥比中光 sh688322$公司专注于3D视觉感知技术研发，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术累积，相关技术未来可在人形机器人等多形态终端上进行应用。 $岩山科技 sz002195$类脑神经网络算法模型目前尚处于研究阶段，理论上可以适用于智能驾驶、机器人等多个领域。 $固高科技 sz301510$公司基于自主研发构建面向机器人应用的软件体系。神经网络学习作为一种技术手段有尝试导入到工业机器人系统中来解决一些特定应用场景下面临的工程问题，诸如视觉子系统，或焊接工艺策略生成等。

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