AI大模型再传融资消息！资本态度却现分化，什么情况？

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... 2024-04-20 14:30 .. 也使其处于大模型赛道融资纪录中的第一梯队，还让其成功晋升独角兽之列。
    进入2024年，国内AI大模型赛道投融资再出“王炸”。
    今年2月，才创办了几个月的AI创业公司“月之暗面”完成了新一轮超10亿美元融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里、老股东跟投。
    其在2023年就已经获得了超2亿美元融资。
    至此，月之暗面估值已约25亿美元，为国内大模型领域的头部企业之一。
    值得注意的是，月之暗面的大模型产品Kimi一推出便流量剧增，还出现Kimi概念股一度暴涨的现象。
    今年月之暗面的这次融资，也是自ChatGPT掀起全球浪潮以来，国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。
    此后的每个月几乎都有AI大模型企业宣布完成融资。
    3月，智谱AI完成新一轮融资，北京市人工智能产业投资基金参与投资。
    据悉，智谱AI估值已经超过了100亿元人民币，是目前国内估值最快超过百亿人民币的创业公司 .. UfqiNews ↓ 0

... 10-11 07:39 , 209 , 190 ..
VC 维 由此可见，随着数据n的增长，对数据分类的能力反映了模型的性能.
    在之前，我们用Shattering Coefficient 即N(F,n)度量模型对数据的分类能力.
    实际上，还有另一个更加著名的度量标准，VC维.
    此概念由Vladimir Vapnik与Alexey Chervonenkis提出.
     定义：对于一个假设空间F，如果存在n个数据样本能够被假设空间F中的函数按所有可能的2n种形式(每个数据的标签为0或1)分开，则称假设空间F能够把n个数据样本打散（shatter）.
    假设空间F的VC维就是能打散的最大数据样本数目m.
    若对任意数目的数据样本都有函数能将它们shatter，则假设空间F的VC维为无穷大.
     通过定义，我们可以再一次看看之前在直线上的分类模型对应的VC维，如下图所示：

" ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -15: 第6季多维的浪漫：统计学习理论与支持向量机-3 ⟶

... 10-11 07:17 , 208 , 180 ..
最优分类器与理想的统计学习在对于任意的数据集（X,Y）损失函数L以及联合概率分布p(x,y)，那么是否存在一个能将期望风险降到最低的最优分类器？实际上，这个分类器是存在的，即贝叶斯分类器fb.
    它是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价L的情况下平均风险最小的分类器, 它的设计方法是按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器.
    我在本季中不展开讲解贝叶斯理论，大家只需要知道设计贝叶斯分类器的关键是要知道样本 x的各种后验概率密度函数，这些要求决定了在实际情况下贝叶斯分类器的实际使用范围很有限，因为后验概率密度函数几乎与联合概率密度函数一样复杂且未知.
     在前面的例子中我们给定了一个分类器，并了解了这个分类器对应的经验风险和期望(真实)风险.
    统计学习理论的目标就是在有限n个数据样本的情况下，学习某个分类器fn，同时需要证明fn的性能与与贝叶斯最优分类器fb性能的之间 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -14: 第6季多维的浪漫：统计学习理论与支持向量机-2 ⟶