数据驱动的人工智能：综述
人工智能几乎在每个领域都产生了深远的影响。它的巨大成功的一个重要推动因素是其可以获得用于构建机器学习模型的丰富和高质量的数据。催生了以数据为中心的人工智能（data-centricAI）的新兴概念。研究人员和从业者的注意已逐渐从推进模型设计转向了提高数据的质量和数量上，作者讨论了以数据为中心的人工智能的必要性。
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LeCun等｜对比与非对比自监督学习的理论相似性，ICLR 2023 Oral及杰出论文荣誉奖
最近自监督学习图像表示的方法可分为对比学习和非对比学习两大类。虽然这两类方法的差异已被广泛论述，但本文侧重讨论它们之间的理论相似性。通过设计对比学习和基于协方差的非对比自监督形式两者的框架，可以在有限的假设条件下建立它们之间的代数关系并证明它们等价。作者进一步研究流行的方法，并展示了设计选择对下游性能的影响（或缺乏影响）。作者也对对比和非对比方法需要大批量和输出维度的常见假设进行挑战。
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南航张道强教授团队 | 综述：用于脑影像基因组学的机器学习方法
多模态神经影像技术与基因测序技术取得了长足发展，脑影像基因组学能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响。能够充分利用生物标志数据内在的结构信息构建模型来分析易感基因与大脑结构或者功能的相关性。并对基于多变量机器学习的基因-影像关联的研究思路和建模方法进行了归纳总结，研究者们希望能够从脑结构和脑功能的层面来研究与情绪加工相关的脑活动影响。
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Meta | SemDeDup: 通过语义重复数据删除实现网络规模的数据高效学习
它利用预先训练好的嵌入来去除语义上高度相似但不完全相同的语义重复。可以提高学习速度和分布外的性能，同时在基本未整理的LAION上提供高达50%的效率提升，机器学习的进展在很大程度上是由数据的大量增加所推动的，像LAION这样的大型网络规模的数据集在很大程度上除了搜索精确的重复数据外，一种利用预训练模型的嵌入来识别和删除语义重复的方法，删除语义重复的数据可以保持性能并加快学习速度。
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论文总结工具ChatPaper，可自动在arxiv上下载最新论文，1天已500星
根据用户输入的关键词，可自动在arxiv上下载最新的论文，再利用ChatGPT3.5的API接口的总结能力，将论文总结为固定的格式。ChatPaper提供了一个Web图形界面。您可以选择在私有或者公共环境中部署ChatPaper，也可以在Hugging Face上使用。这个功能免费，且代码开源，大家放心使用。HF：https:
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双曲深度强化学习
提出一种新的深度强化学习算法，采用双曲几何来建模潜表示，有效提高了性能和泛化能力。介绍了如何将双曲几何引入到深度强化学习中，以捕捉状态之间的分层关系，提出新的稳定性策略；即正则化双曲映射，以解决深度强化学习中的优化挑战；将双曲版本的常用强化学习算法应用于 Procgen 和 Atari 100K 基准测试，取得了几乎普遍的性能和泛化效果提升，双曲表示提供了更适合控制的深度模型先验:
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