
NeurIPS神仙打架:李飞飞180页PPT谈视觉智能,Bengio同OpenAI员工吵架,何恺明谈AI宿命论
NeurIPS神仙打架:李飞飞180页PPT谈视觉智能,Bengio同OpenAI员工吵架,何恺明谈AI宿命论李飞飞最新采访来了,继续延伸她在NeurIPS有关视觉智能的话题。
李飞飞最新采访来了,继续延伸她在NeurIPS有关视觉智能的话题。
引用超85000次的经典论文GAN获NeurIPS2024时间检验奖后,它的起源和背后故事也被抛了出来。 要从Yoshua Bengio实验室的一次头脑风暴说起。
人类离AGI究竟还有多远?最新一期Nature文章,从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。
Yoshua Bengio最近在《金融时报》的专栏文章中表示,「AI可以在说话之前学会思考」,实现内部的深思熟虑将成为AGI道路的里程碑。无独有偶,就在几个月前,Yann LeCun也多次表达过类似的观点。
近日,深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio,带领团队推出了全新的RNN架构,以大道至简的思想与Transformer一较高下。
在强化学习中,当智能体的奖励机制与设计者的意图不一致时,可能会导致不理想的行为,而KL正则化作为一种常用的解决方案,通过限制智能体的行为来防止这种情况,但智能体在某些情况下仍可能表现出意料之外的行为;为了提高智能体的可靠性,研究人员提出了新的理论方案,通过改变指导原则来增强智能体在未知情况下的谨慎性。
自从 Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer 的地位,还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
历时半年的 SB 1047法案投票将于近日迎来大结局。
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio的下一步动向公开了,关于AI安全——
想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标,首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点,大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链(Chain-of-Thought)等技术正是由此产生的灵感。