上交为参数微调打造统一框架，即便资源受限也能提升大模型能力
随着 GPT-3 的推出，大模型逐渐成为人们关注的焦点。研究者们纷纷投入到各类大模型的研发中，这些模型通常具有出色的泛化能力，并在众多任务中展现出强劲的潜力。
子空间
上交团队为参数微调打造统一框架，即便资源受限也能提升大模型能力
随着 GPT-3 的推出，大模型逐渐成为人们关注的焦点。研究者们纷纷投入到各类大模型的研发中，这些模型通常具有出色的泛化能力，并在众多任务中展现出强劲的潜力。
基于特征子空间的高维异常检测：一种高效且可解释的方法
在实际应用中，寻找最具意义的异常面临着多重挑战。首要的问题是缺乏一个标准的统计异常性定义，无法明确界定哪些数据异常应被视为最显著。此外，最相关(不一定是统计上最异常)的异常往往依赖于具体项目背景，且可能随时间动态变化。