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以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
为了应对 AI 发展带来的挑战，国内外研究者展开合作以避免其可能带来的灾难的发生。
2024年3月18日的GTC上，黄仁勋正式成了新的乔布斯。
全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！
都说今年是大模型落地元年，但实际进展还是快得超出想象了。
马斯克说到做到： 旗下大模型Grok现已开源
继2月以投后约25亿美金估值炸场后，杨植麟的大模型公司月之暗面终于有了一次公开对媒体的活动。
深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而，纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性，如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。
年 5 月，动动鼠标就能让图片变「活」得研究 DragGAN 吸引了 AI 圈的关注。通过拖拽，我们可以改变并合成自己想要的图像，比如下图中让一头狮子转头并张嘴！
Fast-DetectGPT 同时做到了高准确率、高速度、低成本、通用，扫清了实际应用的障碍！