贝叶斯神经网络能否做出自信的预测？论文 – 研究贝叶斯神经网络预测不确定性的多模态表现

NeuroBayes为机器学习中的复杂问题提供强大的贝叶斯神经网络解决方案，结合神经网络的灵活性与贝叶斯方法的严谨不确定性量化，支持全贝叶斯和部分贝叶斯神经网络，能够更好地适应不同需求，并提供异方差噪声模型以更精准地处理复杂数据。

SpatialLM-Llama-1B 是由 Manycore Technology 开发的开源空间理解模型，专为处理 3D 点云数据设计。它能够从普通手机视频中在 30 秒内生成物理精确的 3D 场景布局，支持机器人、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等领域的快速空间理解。该模型具有高效推理能力，单场景处理速度比传统 LiDAR 扫描快 3 倍，GPU 内存占用低至 2GB。它支持从多种来源（如单目视频、RGBD 图像和 LiDAR 数据）处理 3D 点云，并生成结构化的场景描述。

该项目专注于开发持续的场景表示，以增强具身AI系统的能力，支持实时场景理解和动态环境中的导航与交互。

FAQx是一个基于AI算法的性能营销SaaS平台，通过分析广告创意和活动数据，提供即时洞察和优化建议，帮助各行业的企业提升数字广告表现。该平台由市场营销专家构建，连接创意、分析和媒体购买，助力企业做出数据驱动的决策。

NeuroBayes 是一个基于贝叶斯统计的神经网络包，旨在为机器学习中的复杂问题提供强大的解决方案。它结合了神经网络的灵活性与贝叶斯方法的严谨不确定性量化，特别适合需要高精度预测的场景。最初主要用于物理学分析，如 DELPHI 和 CDF 合作中的数据处理，后来扩展到工业应用，涵盖金融、医疗等多个领域。

Centaur 是一种通过测试时训练（TTT）实现鲁棒端到端自动驾驶的新方法。它利用 Cluster Entropy 这一不确定性度量，通过最小化规划不确定性来增强规划器的鲁棒性。该方法在 navtest 基准测试中取得了最先进的性能，并引入了 navsafe 基准，专注于安全关键的驾驶场景，如紧急避障或复杂交通状况。

TensorLeap是一个专注于深度学习模型调试和可解释性的工具，旨在提高神经网络开发的透明度和效率，帮助数据科学家和组织加速开发周期，确保模型的可靠性。

该研究探讨了过度参数化的贝叶斯神经网络（BNN）在预测置信度方面的局限性。研究发现，BNN的后验预测分布可能是多模态的，且不确定性不一定会随数据量增加而减少。即使训练数据来自简单分布（如高斯分布），后验预测分布也可能不收敛。这提醒我们在依赖BNN的"置信度"估计时需要谨慎，特别是在选择先验分布时要格外注意。研究通过合成和真实世界数据实验验证了这些发现。

ZBrain是一个人工智能平台，旨在帮助企业以个性化的方式进行数据交流和分析。它提供了一个基于用户数据训练的个性化ChatGPT应用，使企业能够轻松创建自己的聊天机器人，支持从各种数据源（如文本、图像、文档和API）导入数据，并利用先进的语言模型（如GPT-4、FLAN和GPT-NeoX）进行动态交互。ZBrain帮助企业做出明智决策、获得深刻洞察、提高生产力，并确保数据隐私。

Stack AI是一个无代码平台，旨在帮助企业快速构建和部署AI应用，无需编程技能。用户只需注册账户，即可开始使用，适用于多种场景。

Verbalia AI Instructor Generator是一个无需拍摄即可创建可定制的AI生成讲师的视频生成工具，支持多种语言。该平台允许用户比视频长度更快地生成内容，特别适合教育、培训和教程。用户可以通过无代码平台或API使用该工具，提升内容质量。

该项目包含两个Python脚本，演示如何使用Streamlit、OpenAI GPT-3.5-turbo和Activeloop的Deep Lake构建一个聊天机器人。

Gardin Genie是一个高效的数据聊天机器人，帮助用户种植自己的食物，提供专业园艺建议、实时天气、YouTube教学视频及本地资源，让园艺变得易于接触。

Pansophic是一个先进的AI驱动工具，旨在简化用户访谈和收集宝贵反馈的过程。通过AI代理，Pansophic有效收集用户洞察，帮助改进产品，提升用户满意度。

SpeeD是由NUS-HPC-AI-Lab开发的扩散模型训练加速工具，通过重新采样和重新加权策略优化时间步处理，实现训练效率提升三倍。其核心采用不对称采样策略和变化感知加权策略，减少收敛区域时间步的采样频率，增加加速和减速区域的时间步采样概率，并对快速变化过程增量的时间步赋予更高权重。该工具即插即用且架构无关，兼容多种扩散模型架构如U-Net、DiT等，适用于图像生成等多种任务。