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最大似然函数

回答

最大似然估计是估计分布的一种直接方法。先假设分布的形式，如假设 x 来自多元高斯分布，其中高斯分布的维度和图片的像素个数一致，待定参数如。此时似然估计函数为，通过梯度下降或公式推导求解出最佳参数，从而求得分布。但这种方法有明显弊端，一是形式未知，需要丰富的领域知识才能确定分布形式，对于复杂问题只有上帝才知道分布的参数化表达式；二是参数量的空间太大，像 ImageNet 这种情况，是 150528 元高斯分布，需要海量数据才能估计准确。

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参考资料

（5）AIGC组成原理(上)

估计分布有个最直接的方法，就是极大似然估计。先假设的形式为，然后待定其中的参数。例如我们假设$x$来自多元高斯分布，即，其中高斯分布的维度和图片的像素个数一致。于是这里的待定参数就是，此时似然估计函数为做最大似然估计，用梯度下降或者公式推导求解出最佳参数这样就求得了的分布为上述方法简单直观，但是弊端也很明显：形式未知。需要丰富的领域知识才能笃定就是某个形式，其实对于复杂问题来说只有上帝才知道分布的参数化表达式是啥参数量的空间太大。多元高斯分布的维度跟图片像素数一样大，例如ImageNet是维度，那么意味着是150528元高斯分布，那得需要多少海量的数据才能估计得准确呀

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time在excel是什么函数

在Excel中，`TIME`函数用于根据提供的小时、分钟和秒数生成一个时间值。这个时间值可以用来在工作表中表示特定的时间点。语法 ``` TIME ``` 参数说明 hour: 代表小时的数字，可以是0到23之间的整数。 minute: 代表分钟的数字，可以是0到59之间的整数。 second: 代表秒的数字，可以是0到59之间的整数。返回值 `TIME`函数返回一个以十进制数表示的时间值，该值可以用于其他时间计算或格式化为时间格式显示在单元格中。示例 1. 基本使用 ```excel =TIME ``` 返回的结果是`14:30:45`。 2. 结合其他函数如果需要从文本字符串中提取时间并转换为Excel的时间值，可以结合`MID`、`LEFT`、`RIGHT`等函数使用。例如，从字符串`"14:30:45"`中提取时间： ```excel =TIME ``` 返回的结果同样是`14:30:45`。应用场景计算时间差：可以将两个时间点相减来计算时间差，例如计算某个任务所花费的时间。时间格式化：通过生成时间值并格式化，可以更容易地在工作表中操作和展示时间数据。时间操作：结合其他时间和日期函数（如`NOW`等），可以进行更复杂的日期和时间操作。注意事项如果输入的参数超出了有效范围，Excel会自动调整。例如，`TIME`会被解释为`1:00:00`（即第二天的1点钟）。示例表格 | 时间段 | 小时 | 分钟 | 秒钟 | 时间 | | | | | | | | 开始时间 | 14 | 30 | 0 | =TIME | | 结束时间 | 16 | 45 | 30 | =TIME | 利用这些功能，可以在Excel中进行精确的时间管理和计算。

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目前国内最大的 ai 社区是什么

目前国内最大的 AI 社区是 WaytoAGI 社区。 WaytoAGI 是目前国内最大的免费开源 AI 知识库，其愿景是实现通用人工智能（AGI），让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。可以加入社区飞书群（见首页）。短短一年间，靠着口口相传高达数千万的访问量，知识库有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚，离谱村等大型共创项目。WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。

目前中国最大的 ai 社群是什么

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AI电话最大的技术瓶颈是什么

目前 AI 电话在技术方面面临着一些挑战和瓶颈，其中较为显著的包括： 1. 语音识别准确性：在复杂的声学环境或存在口音、语速变化等情况下，准确识别语音内容存在一定难度。 2. 自然语言理解深度：难以完全理解人类语言的复杂语义、语境和情感，可能导致对用户意图的误解。 3. 对话流畅性和连贯性：生成的回复有时不够自然流畅，缺乏连贯的逻辑，影响用户体验。 4. 个性化服务能力：难以根据每个用户的独特需求和偏好提供高度个性化的服务。 5. 数据隐私和安全：处理大量用户数据时，保障数据的隐私和安全是重要问题。

如何最大化使用大模型

如何最大化使用大模型大模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它通过在大量语料上进行无监督学习，从而获得语言的统计规律和语义表示。这种技术可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译、摘要生成等。要最大化使用大模型，可以从以下几个方面入手： 1. 选择合适的模型：不同的大模型具有不同的特点和适用场景，需要根据具体任务和数据集选择合适的模型。例如，GPT3 是一种非常强大的语言模型，但它的计算成本较高，不适合处理大规模数据集。而 BERT 则是一种轻量级的语言模型，适用于处理大规模数据集。 2. 进行模型压缩：大模型的参数非常多，占用的内存非常大，因此在进行模型部署时，需要进行模型压缩。模型压缩可以通过使用更小的数据类型、剪枝、量化等技术来减少模型的大小和计算量。 3. 进行模型微调：大模型是通过在大量语料上进行无监督学习得到的，因此它的输出可能不符合具体任务的要求。为了提高大模型的性能，需要对其进行微调。模型微调可以通过在特定任务上进行有监督学习来实现。 4. 进行模型部署：大模型的部署需要考虑计算资源、内存、带宽等因素。为了提高模型的部署效率，可以使用容器化技术、分布式计算等技术来优化模型的部署。 5. 进行数据增强：大模型的训练需要大量的语料，为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，可以使用数据增强技术来增加语料的多样性。数据增强技术可以通过对原始语料进行各种变换来实现，如替换、插入、删除等。总之，要最大化使用大模型，需要选择合适的模型、进行模型压缩、模型微调、模型部署和数据增强等方面的工作。