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其次，为了对自己的身材有个基本的判断，和饮食上的克制，也是要尽量少穿一些oversized的衣服~ 3、选择适合自己的冬季运动 外面那么冷，没有人想出去跑步，所以给大家推荐几项居家减肥比较友好的运动，更易坚持。

近日，南京市六合区龙池街道头桥村的居民杨青华被哥哥带到街道便民服务大厅办理残疾证的相关事项。原标题：南京六合龙池街道：服务流程瘦身 残疾服务上门 我们残疾人本来身体就不方便，以前办个证要跑很多次，办理残疾证，办理补贴，办理免费乘车，每次还都要提交材料，太麻烦，太折腾人了。

现在街道推出了一件事全程代办服务，我们一个电话，工作人员还上门为我们服务，我们只需提供一次材料，后面所有事项就全能办下来了，对我们残疾人来说真是太方便了。这个过程中，工作人员只收取了一次材料，便开展了全程帮办代办服务。现在残疾人办理残疾证申请，便可同步完成残疾人的困难生活补助申请、重度残疾人的护理申请、残疾人免费乘车申请、老年人残疾人的尊老金申请以及精神残疾人的免费服药申请等服务事项，同时结合群众需求，还延长一件事事项链条，符合条件的残疾人，还增加了残疾人城乡居民养老补助的申请，特困、低保等困难群众医疗救助等事项的申请。两周后，杨青华残疾证审批下来，作人员第一时间开展上门服务，为其送上残疾证，并带好残疾人两项补贴的表格材料，为其申请残疾人专项补贴，期间我们还为杨青华补换了三代市民卡，帮她开通了残疾人免费乘车功能。（龙池街道）返回搜狐，查看更多 责任编辑：。

今年以来，龙池街道围绕放管服改革要求，不断优化服务流程，提升服务质效做到以上五点，你的减肥过程才会更加顺利。— 完— MEET 2023 大会定档。

让AI自己调整超参数，谷歌大脑新优化器火了，自适应不同任务，83个任务训练加速比经典Adam更快 8、利用自然语言和程序抽象让机器学会人类归纳性偏好 一句话总结：利用自然语言描述和引导程序，让智能体的行为更像人类。他博士就读于斯坦福大学视觉实验室，师从李飞飞。6、超越神经网络缩放定律：通过数据集修剪击败幂律 一句话总结：通过仔细筛选训练示例、而不是盲目收集更多数据，有可能大大超越神经网络的缩放定律。师从李飞飞，现在在英伟达工作的大佬，用49条推文，带你回顾过去一年AI圈的重要研究。

还有人从中看出了今年的技术趋势。如下是是否使用人类抽象先验知识的对比： 9、新方法提高扩散模型生成结果 一句话总结：英伟达通过对扩散模型的训练流程进行分析，得到新的方法来提高最后生成的结果。

在这其中，分布可能是不平衡或重叠的，所以最佳的算法应该按需采样。第三、足够灵活的代理框架，能将知识转化为实际操作。实验验证，在 剪掉ImageNet 20%的数据量后，ResNets表现和使用原本数据时的正确率相差不大。研究人员表示，这也为AGI实现找出了一条新路子。

在基准生成建模任务中，例如训练二进制变分自动编码器，在具有相同数量的函数估计的情况下，研究的梯度估计器实现了有史以来最低的方差。Meta斯坦福等提出新方法，用知识蒸馏给数据集瘦身 7、让AI自己调超参数 一句话总结：使用超级 随机梯度下降法，实现自动调超参数。研究团队让AI看了油管上70000小时《我的世界》视频后，它学会了使用钻石镐、打造简易避难所等人类玩家的高级操作。而这个研究运用PAC学习理论，提出了3个具体的不可能性定理，推断应用于实际环境中确定OOD检测的可行性。

该成果由艾伦人工智能实验室提出，在此之前他们还为家用机器人提出了一些模型，如AI2THOR 和 ManipulaTHOR，可以让他们感知房间环境。剪掉ImageNet 20%数据量，模型性能不下降。

并且，这种控制变量可以在线调整以最小化方差，并且不需要对目标函数进行额外的评估。他的研究方向是开发具有通用能力的自主智能体，如上让AI学会《我的世界》人类玩家技巧的论文，正是他的成果。

11、一种新的采样方法 一句话总结：加州大学设计出一个最有效的算法从多个分布中进行采样，按需采样。本文提出了一种利用Stein算子控制变量增强REINFORCE的高性能方法： RODEO。综上，《我的世界》是一个绝佳的训练场地。原标题：一文盘点NeurIPS22杰出论文亮点。研究团队还在目前正流行的模型中证明了这个方法，示例也展示了很好的效果： 包括收敛的多模态时间尺度以及收敛到次优解决方案，概率从随机初始化开始有界地远离零。和Chinchilla一样，ProcTHOR也需要大量数据来训练，然后从中摸索出自己的生成方案。

‍再考虑到新的缩放定律，即使将模型参数扩大到千万亿级，效果恐怕也不及将训练token提升4倍。其核心贡献是发展一个统一的方法，在连续步长之下，使我们了解SGD在高维的比例限制。

该数据集获得了今年NeurIPS最杰出数据集论文奖。传统的检索系统是基于文档向量嵌入和最近邻搜索。

大佬来自英伟达，师从李飞飞 总结这一超强线程的大佬Jim，现就职于 英伟达。虽然到不了NeurIPS22的现场，但也能提前在推特上体验下大会的盛况。

谷歌大脑设计了一个基于AI的优化器VeLO，整体由LSTM（长短期记忆网络）和超网络MLP（多层感知机）构成。离散变量使神经网络不可微，所以估计梯度的一种常见方法是REINFORCE，但这种方法又存在很大的方差。此次研究提出了很多实用的方法改进了模型的生成效果： 一个新的采样过程，大大减少了合成过程中的采样步数。13、基于黎曼得分的生成模型 （RSGMs） 一句话总结：这是一类将模型扩展到黎曼流形的生成模型 （与欧几里德空间中的数据相反）。

多重分布学习在机器学习公平性、联邦学习以及多主题协作中都有着重要的应用。15、RODEO：减小估计梯度方法REINFORCE的方差。

而NCI则使用了一个 端到端的可微模型，极大地简化了搜索管道，并且有可能 在单个框架中统一检索、排序和QA。2、谷歌Imagen的强，在于文本编码器 一句话总结：Imagen是一个大型从文本到图像的超分辨率扩散模型，可以生成逼真图像，并且在评级中击败了Dall·E 2。

改进了训练过程中噪声水平的分布。Jim表示，通过这个模型，研究人员证明了想要实现计算最优，模型大小和训练数据规模必须同等缩放。

具体都讲了啥，我们一篇篇来看~ 1、训练计算最优的大语言模型 一句话总结：提出一个700亿规模的新语言模型 Chinchilla，效果比千亿级别GPT-3、Gopher更强。研究团队认为，想要训练出通才agent需要具备3方面因素： 第一、一个开放的环境，可以包含无限不同种类的任务（比如地球就是个开放环境）。4、MineDojo：看70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧 一句话总结：该研究提出一个由3个智能体（agent）组成的 具身GPT-3，可以感知无限世界并在其中行动。研究利用随机零和博弈的方法研究了多重分布学习问题。

第二、一个大规模知识库，可以教会AI做什么事、该做哪些事。10、神经语料库索引器 （NCI） 一句话总结：NCI可以直接为特定的查询生成相关的文档标识符，并显著提高信息检索性能。

更重要的是，此项工作还为现有的OOD检测方法提供了理论基础。这项研究使得Stable Diffusion有望应用在气候科学上。

论文表明，语言和程序中存储了大量人类抽象先验知识，智能体可以在元强化学习设置中学到这些归纳性偏好。其他一些改进方法，如non-leaking增强，即不会将生成分布暴露给生成器。