Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Just links

Логотип телеграм канала @j_links — Just links J
Логотип телеграм канала @j_links — Just links
Адрес канала: @j_links
Категории: Образование
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков: 3.90K
Описание канала:

That's just link aggregator of everything I consider interesting, especially DL and solid state physics. @EvgeniyZh

Рейтинги и Отзывы

4.50

2 отзыва

Оценить канал j_links и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

1

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения 9

2022-05-27 23:46:35 Inverse Occam’s razor https://www.nature.com/articles/s41567-022-01575-2
https://arxiv.org/abs/2204.08284
1.1K viewsedited  20:46
Открыть/Комментировать
2022-05-27 21:34:13 Discovering Policies with DOMiNO: Diversity Optimization Maintaining Near Optimality https://arxiv.org/abs/2205.13521
581 views18:34
Открыть/Комментировать
2022-05-26 23:05:47 I think this counterpoint still stands

On the Paradox of Learning to Reason from Data
https://twitter.com/HonghuaZhang2/status/1528963938825580544
https://arxiv.org/abs/2205.11502
333 views20:05
Открыть/Комментировать
2022-05-26 23:05:16 Autoformalization with Large Language Models https://arxiv.org/abs/2205.12615
320 views20:05
Открыть/Комментировать
2022-05-25 22:45:16 https://www.nasa.gov/press-release/nasa-selects-futuristic-space-technology-concepts-for-early-study
357 views19:45
Открыть/Комментировать
2022-05-25 16:28:23 https://twitter.com/preskill/status/1529120459056304128
403 views13:28
Открыть/Комментировать
2022-05-25 09:45:24 First Contact: Unsupervised Human-Machine Co-Adaptation via Mutual Information Maximization https://sites.google.com/view/coadaptation
#rl #unsupervised
224 views06:45
Открыть/Комментировать
2022-05-25 07:51:21
Work on automated reasoning & formal maths from MetaAI:

"Our model is able to prove mathematical theorems in a fully automated way and significantly outperforms the [state of the art]..."

"The model learns from previous proof searches through online training, which allows it to generalize to mathematical domains far from the training distribution. In Metamath, our model proves more than 82% of theorems from a random split (compared to 56.5% for GPT-f)."

Paper: HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving https://arxiv.org/abs/2205.11491
269 views04:51
Открыть/Комментировать
2022-05-24 15:53:46 Identifying the ν=5/2 topological order through charge transport measurements https://arxiv.org/abs/2106.07667
#physics #qhe
360 views12:53
Открыть/Комментировать
2022-05-24 11:55:39 The Brunerie number is -2 https://groups.google.com/g/homotopytypetheory/c/588SusPGMbo
161 views08:55
Открыть/Комментировать