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大模型发展史及市场调研，主要围绕“大规模预训练深度学习模型”进行了全面的阐述。首先，从技术上解释了什么是大模型，并分类介绍了大模型的不同类型，包括其在不同应用领域上的具体应用。接下来，思维导图详细分析了大模型的作用，不仅包括了其广泛的行业应用，还进一步探讨了市场规模和潜在风险。
编辑于2024-06-07 09:41:30- GPT
- 从生命起源到大流行病：复杂系统中的涌现现象
"大爆炸中并没有编码出千层面"涌现现象揭示了简单规则如何催生惊人复杂性。本文探讨从量子纠缠到社会行为的涌现之谜：第一部分解析数学定义与历史脉络；第二部分展示跨领域案例，包括《量子自旋链中的涌现纠缠结构》《人算法混合社交学习》第三部分聚焦前沿理论如《涌现作为信息转换：统一理论》。通过物理、生物、社会系统的实证研究，展现"整体大于部分"的核心机制，为理解疫情传播等复杂问题提供新视角。
- 人类如何学习和表示网络
揭秘人类如何塑造网络：认知与结构的双向舞蹈 人类学习网络的过程颠覆传统统计模型：我们整合多步转移（非相邻依赖），赋予长程关联权重，神经证据（如海马体活动）印证这一点。计算模型揭示人类图学习机制，解释社区检测、语言语法等复杂现象。未来需探索动态网络、跨模态整合及认知障碍影响。这一研究启示深远：从优化教育工具（模块化设计）到理解社交网络如何受认知约束，图学习正重塑跨学科边界。
- DeepSeekMath 推动开放语言模型数学推理极限
DeepSeekMath：突破数学推理极限的开源语言模型！它不仅在竞赛级MATH基准上超越了所有开源模型，更接近封闭模型的性能。通过创新的数学预训练、SFT监督微调和RL强化学习，DeepSeekMath展现了卓越的定量推理能力。特别是GRPO算法的引入，为强化学习提供了统一范式。尽管在几何和定理证明方面仍有提升空间，但其在高质量数学数据上的表现极具潜力。期待DeepSeekMath未来在数学领域的更多突破！
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"大爆炸中并没有编码出千层面"涌现现象揭示了简单规则如何催生惊人复杂性。本文探讨从量子纠缠到社会行为的涌现之谜：第一部分解析数学定义与历史脉络；第二部分展示跨领域案例，包括《量子自旋链中的涌现纠缠结构》《人算法混合社交学习》第三部分聚焦前沿理论如《涌现作为信息转换：统一理论》。通过物理、生物、社会系统的实证研究，展现"整体大于部分"的核心机制，为理解疫情传播等复杂问题提供新视角。
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