挑战OpenAI，微软自研5000亿参数绝密武器曝光！前谷歌DeepMind高管带队
挑战OpenAI，微软自研5000亿参数绝密武器曝光！前谷歌DeepMind高管带队不需要OpenAI，微软或许也会成为AI领头羊！
来自主题: AI技术研报
8432 点击 2024-05-07 18:37
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不需要OpenAI，微软或许也会成为AI领头羊！
多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。
没想到，自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
2016 年，由人工智能撰写《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选；Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后，创作出的仿巴赫音乐，在 1600 位听众里，骗过了超过一半的人，让他们以为这就是巴赫本人的创作。
一如当年深度学习的火热，新兴的大模型正以肉眼可见的速度席卷医疗行业。不到半年时间，已有不少头部医院上线这项新兴技术，主动开启了医疗人工智能次世代的探索。
脑机接口最新进展登上Nature子刊，深度学习三巨头之一的LeCun都来转发。
现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果
AI和机器人专家的长远目标，是创造出具有一般具身智能的代理，它们能够像动物或人类一样，在物理世界中灵活、巧妙地行动
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。