如何设计一个混合系统,利用符号规则弥补深度模型的鲁棒性缺陷?
如何设计神经符号混合系统:利用逻辑规则弥补深度模型的鲁棒性缺陷 引言 深度学习模型(如 LLM、CNN)虽然在感知与生成任务上表现卓越,但在面对极端长尾场景时常会出现“幻觉”或违反常识的错误。这种缺乏确定性的表现是 AI 生产环境部署的最大...
如何设计神经符号混合系统:利用逻辑规则弥补深度模型的鲁棒性缺陷 引言 深度学习模型(如 LLM、CNN)虽然在感知与生成任务上表现卓越,但在面对极端长尾场景时常会出现“幻觉”或违反常识的错误。这种缺乏确定性的表现是 AI 生产环境部署的最大...
在复杂的AI推理加速和模型部署场景中,我们经常需要对自定义的神经网络架构进行修改、融合或适配特定的硬件加速器。PyTorch 2.0生态系统中的核心工具 torch.fx 为我们提供了强大的基础能力——符号追踪(Symbolic Traci...