future development | BriefGPT

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理解 LLMs: 从训练到推理的综合概述
ChatGPT 的引入使得大型语言模型（LLM）被广泛应用于解决后续任务，而在此背景下，低成本的 LLM 培训和部署代表着未来的发展趋势。本文回顾了与这一新兴趋势相一致的大型语言模型培训技术和推理部署技术的演变。在培训方面，讨论了数据预处理
PDF6 months ago
癌症检测中的多模态医学影像深度学习调查
通过深度学习，本文调查了逾 150 篇研究，主要关注使用深度学习的多模态癌症检测的数据集以及解决各种挑战的方案，如数据注释、类别差异、小规模损伤和遮挡等。同时概述了每种方法的优点和缺陷，并讨论了当前工作范畴以及未来多模态癌症检测的发展方向。
PDF7 months ago
ChatGPT - 类大规模基础模型在预测性维护和健康管理方面的应用：综述与路线图
文章系统阐述了大规模基础模型（LSF-Models）的关键组成部分和最新发展，回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Model 以及这一研究范式的挑战和未来发展路线图。
PDFa year ago
现代贝叶斯实验设计
本文综述了贝叶斯实验设计在优化实验设计方面的应用。最近的进展解决了计算方面的挑战，使得该方法更加实用。同时，文章也探讨了未来该领域的发展方向。
PDFa year ago
基于模型的多智能体强化学习：最新进展和前景展望
本文回顾了现有的关于基于模型的多智能体强化学习的研究，包括理论分析、算法和应用，并分析了基于模型的多智能体强化学习的优势和潜力。此外，我们提供了算法的详细分类，并根据多智能体情景中固有的挑战指出每个算法的优点和缺点。最后，我们总结了这一领域
PDF2 years ago
文本风格转移的深度学习综述
该论文系统调查了 100 多篇关于神经文本风格迁移的文章，分析了任务制定，现有数据集和子任务的方法，评估以及并行和非并行数据的方法等方面，并就未来该领域的发展进行了讨论。
PDF4 years ago
基于深度学习的金融时间序列预测：2005-2019 年系统性文献综述
本文为对财务领域中利用深度学习模型进行时间序列预测的文献进行了全面的回顾，将研究分为根据预测实现区域（如指数、外汇、商品预测），以及基于不同 DL 模型选择（如 CNNs,DBNs,LSTM），同时探讨了该领域未来的发展机会和挑战。
PDF5 years ago