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12-15 03:20...好消息是这个领域是较早利用AI实现科研模式变革的领域。本届化学奖得主DemisHassabis团队开发的AlphaFold自问世以来，已被广泛应用在很多生物学领域研究中，申恩志实验室团队不单自己利用数据建模型，用AI做分析，也经常采用AlphaFold进行科研。申恩志实验室团队“海陆空”都有，有做信息学的，有做生化的，... 0
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12-05 11:00...2020年他们还曾一起提出了神经网络架构BigTransfer(BiT)，也是一次视觉模型扩展的突破。ViT之后，他们在神经网络架构方面的探索也没有止步，分别在2021年和2023年提出了MLP-Mixer和FlexiViT。此外，他们三人还一起参与开发了开放权重模型SigLIP和PaliGemma。2023年，他们一... 1
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11-29 04:10...另一方面，人类智能也依赖于“系统2”认知。它涉及内部思维，并启用强大的推理形式(例如在解决数学难题或详细规划某事时)。它使我们能够以连贯而新颖的方式组合知识点。OpenAI的进展(尚未完全向公众发布)是基于使用其o1大语言模型(LLM)进行内部思维的AI形式。更好的推理将解决当前AI的两大弱点：答案连贯性以及规划和实现... 1
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11-16 17:50...分享近期研究进展，也谈到人工神经网络和自然神经网络之间的相似性与差异。爱德华·莫泽视觉中国资料图爱德华·莫泽介绍，人类大脑由800亿-900亿个神经元组成，每个神经元可以建立近1万个连接，神经元之间相连、互动，形成了非常复杂的神经网络。大脑将信息存储在这些神经元中，神经元之间的互动覆盖大脑，是非常大的化学和电流的活动，... 0
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11-16 17:00...也谈到人工神经网络和自然神经网络之间的相似性与差异。爱德华·莫泽介绍，人类大脑由800亿-900亿个神经元组成，每个神经元可以建立近1万个连接，神经元之间相连、互动，形成了非常复杂的神经网络。大脑将信息存储在这些神经元中，神经元之间的互动覆盖大脑，是非常大的化学和电流的活动，决定了思考、想象、计划、决策、做梦、感知等智... 0
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10-18 10:20...现在我们有巨大的神经网络架构，可以在大量数据上进行训练，由此产生原本没有的特性。然而，自回归预测有一些主要限制，这里没有真正意义上的推理。另一个限制是，这只适用于以离散对象、符号、标记、单词等形式出现的数据，基本上你可以区分这些数据。我们仍然缺少一些重要的东西才能达到人类水平的智能。我这里不一定是在谈论人类水平的智能，... 9
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10-16 17:40...类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。已知行星半径和行星轨道半长轴分布以及五个新发现的超短周期行星（红点）。四个新的超短周期行星——Kepler-158d、Kepler-879c、Kepler-1489c... 1
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10-12 10:40...美国科学家约翰·霍普菲尔德与英国裔加拿大科学家杰弗里·辛顿因“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”获此殊荣。今年的诺贝尔物理学奖两位获奖者，使用物理学工具，为人工智能的发展奠定了理论基础。他们让人工智能学会“智能”，能够模拟人类的记忆和学习过程。最近两年经常被谈论的人工智能，其背后是研究者几十年探索的结果，从... 0
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10-09 10:10...学科交叉研究为人工智能开辟了新天地。曾毅说。曾毅认为，霍普菲尔德对记忆与关联学习的智能理论计算模型贡献很大，该模型在结构上是一个典型的循环神经网络，其结构类似于人脑中的海马体脑区；而辛顿对深度神经网络及其训练方法的贡献，主要在层次化与抽象化学习的智能理论计算模型方面，该模型在结构上是一个典型的层次化神经网络，相似的结构... 10
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10-06 19:50...NPU是大家目前最看重的神经网络处理器，有时也被称为BPU或AI引擎，主要用于神经网络的推理工作。当然了，鉴于AI已经发展了六七十年，CPU和GPU也具备一定的AI能力，CPU可以进行轻量级单次推理的低延迟AI任务，GPU的并行特性和大吞吐量使其可用于处理媒体、3D和渲染中的AI任务。芯片设计的主要工作是对各种各样的计... 4
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10-02 00:40...只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘的转动角度、加速踏板的踩踏深度以及制动的力度等具体操作指令，让汽车实现自动驾驶。用小鹏汽车创始人何小鹏的说法，表现得“很丝滑”，更像“人类司机驾驶”。此前，市面上绝大... 3
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10-01 19:40...比去年同期上升12.6个百分点。深度学习岗位中，要求硕博学历的占比为45.5%，比去年同期提高1.5个百分点；要求本科学历的占比为50.7%，与去年同期持平。经验方面，今年上半年，自然语言处理岗位中，要求3-5年经验的占比33.8%，比去年同期提高2个百分点；要求5年以上经验的占比14.1%，比去年提高3个百分点。深度... 3
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09-22 18:10...提出了一个可能导致AI模型与人类表现存在差异的原因：人类概念知识是从精细到粗尺度进行分层组织的，而深度学习模型表征无法捕捉到人类感知的多层次概念结构。论文链接：虽然说模型表征在一定程度上可以对局部视觉和语义特征（例如，不同犬种的纹理或颜色）进行编码，共享实体之间的人类感知相似性结构，但对于在视觉和语义上更为不同的概念之... 2
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09-17 21:50...应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘的转动角度、加速踏板的踩踏深度以及制动的力度等具体操作指令，让汽车实现自动驾驶。用小鹏汽车创始人何小鹏的说法，表现得“很丝滑”，更像“人类司机驾驶”。此前，市面上绝大部分自动驾驶系统为传统模块化方式，即... 0
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09-15 10:30...在所谓的训练期间，这些权重会不断调整，最终使得神经网络输出越来越接近正确答案。神经网络的一个常见的目标是，找到一种数学函数、曲线，以便最好地连接某些数据点。它们越接近这个函数，预测的结果就越准确。假设神经网络模拟了物理过程，理想情况下，输出函数将代表描述该物理过程的方程，相当于物理定律。对于MLP来说，会有一个数学定理... 3
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09-07 18:40...用小鹏汽车创始人何小鹏的说法，表现得“很丝滑”，更像“人类司机驾驶”。此前，市面上绝大部分自动驾驶系统为传统模块化方式，即一个人工和智能两分天下的混搭系统：感知依靠神经网络，规划控制则使用人类手动设计的算法。这一系统的好处在于分工明确，发现缺陷便于分模块检查、解决。但问题是，这种模块化的自动驾驶系统在相对简单的驾驶任务... 0
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09-04 02:10...一、AI算力的指数级增长，远远超过安全框架的发展速度Instacart首席信息安全官DavidTsao和Anthropic首席信息安全官JasonClinton一致认为，AI技术的快速发展已经超过了安全框架的建设速度。两位首席信息安全官都建议企业在投资AI技术时，也要注重投资AI安全系统。Clinton称，AI模型的计... 0
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09-12 15:30...质疑：在AI领域谷歌是否动作慢了？虽然谷歌很早就开始在人工智能领域展开探索，甚至启发OpenAI的Transformer论文都是谷歌的研究人员撰写的。但在这一轮AI生产力浪潮中，谷歌却一直以追赶者的形象出现。皮查伊强调，谷歌一直在思考人工智能领域的机会，当他2015年出任CEO时，深度神经网络已经显而易见，所以他也推出... 1
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08-29 11:50...记者从中国科学院自动化研究所获悉，该所研究人员成功打造全脉冲神经网络类脑认知智能引擎“智脉”，并将其全面开源开放。该平台将为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础支撑，助力探索自然智能的计算本质和新一代人工智能的发展。相关研究成果以封面文章的形式发表于细胞出版社旗下《Patterns》期刊。据悉，“智脉”是一个基于... 10
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08-17 09:40...助力探索自然智能的计算本质和新一代人工智能的发展。相关研究成果以封面文章的形式发表于细胞出版社旗下《Patterns》期刊。据悉，“智脉”是一个基于类脑脉冲神经网络的人工智能与脑模拟计算平台。它以多尺度生物可塑性原理为基础，支持全脉冲神经网络建模，具备脑启发的人工智能模型以及脑功能和结构模拟能力。论文通讯作者、中国科学... 10
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08-17 08:20...助力探索自然智能的计算本质和新一代人工智能的发展。相关研究成果以封面文章的形式发表于细胞出版社旗下《Patterns》期刊。据悉，“智脉”是一个基于类脑脉冲神经网络的人工智能与脑模拟计算平台。它以多尺度生物可塑性原理为基础，支持全脉冲神经网络建模，具备脑启发的人工智能模型以及脑功能和结构模拟能力。论文通讯作者、中国科学... 10
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08-14 08:50...IEEE计算智能学会（IEEEComputationalIntelligenceSociety）的旗舰会议进化计算大会(CEC)是计算智能领域规模最大、最具有影响力的重要国际学术会议。自1999年举办第一届以来，至今已连续举办24年，内容涵盖了与进化计算、群体智能以及机器学习等主题相关的人工智能理论与应用研究。为促进人... 12
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