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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,... 3
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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... 9
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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... 2
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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... 2
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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... 1
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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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09-02 07:00...自动泊车技术、车载语音等智能化技术首次从豪华车型“下放”至20万元车型中;2020年搭载了全场景语音、行业首个高速NGP的小鹏P7上市后即成为电动车型销量冠军。面向未来新10年,小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏围绕全球化和AI两大议题,对中国汽车行业和小鹏汽车未来10年给出三大“预判”:未来10年中国汽车主流品牌将剩下7家... 0
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08-31 02:50...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... 1
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08-30 01:30...最后JimFan总结道:不管怎么说,GameNGen仍是一个非常出色的概念验证——至少我们现在知道,9亿帧是将高分辨率DOOM压缩到神经网络中的上限。网友们感慨:扩散网络学习物理引擎和游戏规则的方式,太疯狂了。核心作者:个人里程碑谷歌DeepMind核心贡献者,项目负责人ShlomiFruchter,在社交媒体上,介绍... 0
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08-26 19:30...尽管深度学习受到热捧之前人们就已经在处理和分析大数据,但是真正让大数据充分发挥作用的方法是深度学习,其标志性事件是辛顿团队于2012年赢得ImageNet图像识别比赛冠军。辛顿等人设计并训练了一个神经网络,取名AlexNet。AlexNet有5层卷积网络、3层全连接网络,6000多万个参数。需要强调的是,辛顿等人在训练... 0
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08-23 10:20...在实际应用场景中,如果系统二发现行驶过程中地面路面非常坑洼不平时候,其会给系统1发一个降速的提醒,并会像ChatGPT一样告知驾驶员路面信息,最终输出驾驶建议,类似“车辆将慢速行驶,以减少颠簸”。在两大系统之外,理想利用重建+生成式的世界模型,为自动驾驶系统能力的学习和测试创造了虚拟环境,相当于通过生成真题题库,让系统... 0
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08-10 21:20...将与初代“太极”一起合力为AI大模型的训练、推理注入算力发展的新动力,构建光算力的新基座。相关成果以“光神经网络全前向训练”为题,于近日发表于《自然》期刊。人工智能大模型的迅猛发展与广泛应用,使得算力成为重大的战略抓手与基础设施。长期以来电子计算芯片的算力增长支撑着AI模型规模的不断发展,然而其高能耗亦带来了前所未有的... 0
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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... 9
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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... 9
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07-15 23:20...杨格是xAI的联合创始人,他曾就职于微软研究院,现在正研发TensorPrograms理论和扩展神经网络的实践;戴子航是前谷歌大脑研究员,曾在百度美国分公司进行实习。杨格表示,xAI将深入研究“深度学习的数学”,这是人工智能的一个侧面,并为大型神经网络开发“万有理论”,将人工智能推向新高度。中国拥有非常多的顶尖数学科学... 4
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