CALM

最新推荐文章于 2025-02-11 12:58:50 发布
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分类专栏： 分布式
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CALM

当认为分布式一致性被认为很容易实现

  1. 协调是相关程序设计决策的附带要求，但是协调存在成本
  2. calm理论支持在某些情况下可以去协调，提高性能
  3. 从操作满足交换律则可以不进行协调

calm 的关键观点是从程序结果的角度观察一致性，而不是传统的存储突变历史。

CALM框架：系统性识别与量化大型语言模型的偏见
步子哥的博客
10-05 301
在人工智能的迅速发展浪潮中，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，从文本生成到问答系统，它们无处不在。然而，随着它们影响力的扩大，确保其在评判与决策过程中保持公正性成为了一个亟待解决的关键问题。本文旨在介绍一种创新的评估框架——CALM（Comprehensive Assessment of Language Model Judge Biases），旨在系统地评估和量化LLMs在评判过程中的潜在偏见。
CALM~
whaosoft143ai的博客
01-06 436
最后，作者发现在 25 种低资源语言中的 18 种和 10 种高资源语言中的 9 种上，m (A⊕B) 的表现都优于 m_A 和 m_B，这证明了模型组合的有效性。具体而言，他们在这些层上学习两组附加参数：（i）一组是简单的线性变换，f_proj（.），它将来自 m_A 的第 i 层表示映射到来自 m_B 的表示的维度，以及（ii）一组交叉 - 注意力层，f_cross (.,.)，该层位于线性变换后的层表示和 m_B 的第 j 层表示之间。作者观察到，在采用之前的设置时，各种任务的性能都有明显下降。
CaLM 因果推理评测体系：如何让大模型更贴近人类认知水平？
OpenCompass的博客
09-24 1159
因果发现旨在从数据或语义中推测出潜在的因果结构，关联探索数据间的统计依赖关系，干预预测有意改变环境中的变量所带来的影响，以及反事实则对假设的替代场景进行推理。针对模型、提示词以及因果场景，CaLM 中分别设置了不同的评估标准，覆盖包括准确率、鲁棒性、理解度等 7 种，全面反映模型的因果推理能力和鲁棒性、提示词有效性。司南 OpenCompass 大模型能力评测体系将持续与业界共同推进大模型在因果推理领域的评估工作，携手构建一个开放、公平、透明的大语言模型评估体系，促进大语言模型技术的健康发展和持续创新。
Calm 开源项目安装与使用指南
gitblog_00007的博客
08-31 910
Calm 开源项目安装与使用指南 calmCUDA/Metal accelerated language model inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cal/calm 1. 项目目录结构及介绍 很遗憾，基于提供的信息，我们无法直接访问或解析特定于 https://github.com/zeux/calm.git 的详细目录结构。通常，一个...
从CaLM评测体系看上海AI实验室如何提升大模型的人类认知水平
python1222_的博客
05-23 936
近日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）联合同济大学、上海交通大学、北京大学及商汤科技发布首个大模型因果推理开放评测体系及开放平台CaLM（Causal Evaluation of Language Models，以下简称“CaLM”）。首次从因果推理角度提出评估框架，为AI研究者打造可靠评测工具，。因果推理是人类认知能力最重要的特征之一，提升因果推理能力被视为由机器智能迈向人类智能水平的关键步骤。为对大模型进行科学有效的因果推理能力评估，上海AI实验室联合团队在CaLM中提出包含。
探索CALM: NVIDIA的高效并发和内存管理库
gitblog_00048的博客
04-26 397
探索CALM: NVIDIA的高效并发和内存管理库 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个开源项目，它旨在提升GPU编程的性能和效率，特别是对于大规模并行计算的应用。此项目由NVIDIA实验室开发，为CUDA C++程序员提供了一种新的方法来优化内存管理和数据传输，从而充分利用GPU的强大功能。 技术分析 1. CUDA-Awareness: CALM的...
Collective Affinity Learning for Partial Cross-Modal Hashing（CALM）--文献翻译
qq_42014059的博客
03-30 544
摘要 在过去的十年中，已经开发了各种无监督哈希方法用于跨模态检索。然而，在实际应用中，每个模态数据都可能遭受一些缺失样本的影响，这通常是不完整的情况。大多数现有工作假设每个对象都出现在两种模态中，因此它们可能不适用于部分多模态数据。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的集体亲和学习方法（CALM），它集体和自适应地学习锚图，用于在部分多模态数据上生成二进制代码。在 CALM 中，我们首先共同构建特定于模态的二部图，并推导出一个概率模型来计算每个模态的完整数据到锚点的亲和力。理论分析揭示...
扎克伯格投入360亿美元构建虚拟世界（外向扩展），但脑机接口技术同步推动内观禅修科学化，Calm冥想App市值已超20亿美元
百态老人的博客
02-11 951
Calm通过技术整合（生物反馈、VR）与内容创新（跨界合作、个性化课程），在快速增长的精神健康市场中确立领先地位。尽管证据未提及扎克伯格的具体投资，但脑机接口相关技术（如EEG头带）已实际应用于冥想科学化，推动行业从边缘走向主流。未来，如何平衡商业化与用户隐私、应对免费内容竞争，将是Calm等平台的关键挑战。
探索语言模型的极致之旅：Calm项目深度解析
gitblog_00280的博客
08-30 701
???? 探索语言模型的极致之旅：Calm项目深度解析 calmCUDA/Metal accelerated language model inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cal/calm 在人工智能的浩瀚星海中，有一颗璀璨的新星——Calm，它以简洁高效的姿态，面向那些对自然语言处理充满好奇的研究者和开发者，提供了一个专注于单一GPU单批次最...
Nutanix Calm产品介绍.pdf
12-17
Nutanix Calm是一款强大的应用自动化和管理平台，旨在简化企业云环境的复杂性，提供跨私有云和公有云的一致性管理。这款产品是Nutanix企业云解决方案的关键组成部分，它允许IT团队以应用为中心进行部署、扩展和运维...
Calm Water 1.9.2.unitypackage
10-14
Calm Water 1.9.2.unitypackage
CALM部署手册
10-16
CALM部署手册是一份详细的技术文档，用于指导用户在特定的IT环境中安装和配置CALM（Change And Lifecycle Management）系统。该手册在描述、标签、以及部分内容中提供了关于系统部署的各种技术细节和步骤。以下是对...
B-CALM-开源
05-27
B-CALM或比利时加州轻机公司是一种基于3D GPU的快速有限时域仿真工具，用于电磁仿真。 在您的工作中引用B-CALM时，请参考以下文章。 http://www.springerlink.com/content/d57515v86724u222/
Calm Water 1.6.4.unitypackage
03-08
Calm Water 1.6.4
分布式网络
Hcode4的博客
09-24 2431
分布式网络 什么是分布式网络 分布式网络也叫网状网络，它是有分布在不同地点的计算机系统连接而成，网中无中心节点。通信子网是封闭式结构 通信控制功能分布在各节点上 分布式网络特点 特点 1.1 可靠性高，网内节点共享资源容易； 1.2 可改善线路的信息流量分配 1.3 可选择最佳路径，传输时延小 1.4 控制复杂 1.5 软件复杂 1.6 线路费用高，不易扩充 种类 2.1 总线型 2.2 环形 2.3 星形 2.4 树形 ...
FLP 定理
Hcode4的博客
09-24 793
FLP 定理 在异步通信场景，即使只有一个进程失败了，没有任何算法能够保证进程能够达到一致性 系统模型 系统模型 1.1 异步通信 > 异步通信与同步通信最大区别是没有时钟，不能时间同步，不能使用超时，不能探测失败， 消息可任意延迟，消息可乱序 1.2 通信健壮 > 只要进程非失败，消息虽会被无限延迟，但最终会被送达，且消息只会被送达一次（无重复） 1.3 Fail-Stop模型 > 进程失败如同宕机，不再处理任何消息。相对Byzantine模型，不会产生错误消息； 1.4 协议约束
时间与顺序
Hcode4的博客
09-24 502
时间与顺序 物理时钟与逻辑时钟 分布式系统中每个节点记录时间不一样，即便设置NTP时间同步，节点间也存在毫秒级的偏差，由此产生了逻辑时钟，记录时间发生顺序 分布式系统中按是否存在节点交互可拆分三类事件，一类发生节点内部，二是发生事件，三是接受事件 逻辑时钟(Lamport timestamps, Vector clock) 3.1 逻辑时钟前进 3.1.1 每个事件对应一个逻辑时间戳，初始值为0 3.1.2 如果事件发生节点内发生，时间戳加1 3.1.3 如果事件属于发送事件，时间戳加1并在消息中带上该时
DLS
Hcode4的博客
09-24 416
DLS 在一个部分同步的网络模型（网络有延迟，但不知道在哪里）下的协议可以容忍1/3（拜占庭）任意错误 在一个异步模型中的确定性协议（没有网络延迟上限）不能容错 同步模型的协议（网络延迟可以保证小于已知时间）可以达到100%容错 ...
calm预处理
最新发布
03-21
<think>好的，用户想了解Calm技术的预处理方法或流程。首先，我需要确定Calm技术具体指的是什么。根据提供的引用，引用[2]提到了“数字化冥想”，可能与Calm技术相关，比如Calm应用程序用于冥想和心理健康。因此，预处理可能涉及数据采集、信号处理等步骤。 接下来，我需要整理预处理流程。通常，这样的技术会涉及传感器数据（如心率、呼吸）的收集，然后进行降噪、特征提取等处理。需要确保每一步都符合技术标准，并引用相关文献支持。 然后，检查是否有站内引用可以关联。引用[2]提到早期软件记录和分析冥想过程，可能涉及心率变异性分析，这可以作为预处理的一部分。因此，在描述数据采集和信号处理时，可以引用[^2]。 此外，用户可能需要具体的步骤，如数据清洗、降噪方法、特征提取技术等。要分点说明，保持结构清晰。同时，生成的相关问题需要围绕预处理展开，比如优化方法、应用场景等。 最后，确保使用正确的中文表达和LaTeX格式，数学公式用$...$或$$...$$。例如，提到滤波算法时可以用公式展示，如低通滤波器的数学表示。 总结步骤： 1. 数据采集：生物信号和外部环境数据。 2. 信号预处理：降噪、滤波（如低通滤波$y(t) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau)h(t-\tau)d\tau$）。 3. 特征提取：时域、频域分析。 4. 数据标准化：归一化处理。 5. 数据分割：按时间窗口分割。 确保每个步骤都有解释，并引用相关引用支持早期技术基础。生成的问题要针对流程中的细节，如降噪方法、特征提取技术等。</think>### Calm技术的预处理方法及流程 Calm技术（计算机辅助冥想技术）的预处理流程主要包含以下步骤，其核心目标是通过数据清洗和特征提取提升后续分析的准确性： #### 1. **数据采集与输入** - **生物信号采集**：通过传感器获取用户的生理数据（如心率、脑电波$EEG(t)$、呼吸频率$f_r$等）。 - **环境数据同步**：记录环境参数（环境噪音水平$N(t)$、光照强度$L(t)$等）以分析外部干扰。 #### 2. **信号预处理** - **降噪处理**：使用低通滤波器消除高频噪声，例如： $$ y(t) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau)h(t-\tau)d\tau $$ 其中$x(\tau)$为原始信号，$h(t)$为滤波器冲激响应。 - **基线校正**：消除信号漂移（如呼吸对心率的周期性影响）。 #### 3. **特征提取** - **时域分析**：计算心率变异性$HRV$、呼吸间隔标准差$\sigma_R$等。 - **频域分析**：通过傅里叶变换提取脑电波频段能量（如$\alpha$波能量$E_\alpha = \int_{8}^{12} |X(f)|^2 df$）。 #### 4. **数据标准化** - 对特征进行归一化处理： $$ x_{\text{norm}} = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 其中$\mu$为均值，$\sigma$为标准差。 #### 5. **数据分割与标注** - 按时间窗口（如30秒）分割数据，并为每个片段标注冥想状态标签（如“专注”“分心”）。 --- ###
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