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深度|李飞飞:AI十年,公众看到的是一些离散事件,而我们则看到一个连续过程

深度|李飞飞:AI十年,公众看到的是一些离散事件,而我们则看到一个连续过程

深度|李飞飞:AI十年,公众看到的是一些离散事件,而我们则看到一个连续过程

Alexnet对人工智能世界具有象征意义,因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起,第一个要素是神经网络,第二个要素是大数据,即使用ImageNet,第三个要素是GPU计算......

来自主题: AI资讯
7106 点击    2024-10-09 12:20
李飞飞任CEO,空间智能公司World Labs亮相,全明星阵容曝光

李飞飞任CEO,空间智能公司World Labs亮相,全明星阵容曝光

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World Labs 的创始团队中,有 ImageNet、NeRF、Style Transfer 和 Gaussian Splats 作者在列。

来自主题: AI资讯
5778 点击    2024-09-14 15:56
首次证实白盒Transformer可扩展性!马毅教授CRATE-α:鲸吞14亿数据,性能稳步提升

首次证实白盒Transformer可扩展性!马毅教授CRATE-α:鲸吞14亿数据,性能稳步提升

首次证实白盒Transformer可扩展性!马毅教授CRATE-α:鲸吞14亿数据,性能稳步提升

CRATE-α是一种新型Transformer架构变体,通过设计改进提升了模型的可扩展性、性能和可解释性,CRATE-α-Base在ImageNet分类任务上的性能显著超过了之前最好的CRATE-B模型,其性能会随着模型和数据集规模扩大而继续提升。

来自主题: AI技术研报
9344 点击    2024-06-06 15:48
简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

近年来,「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用,通过大规模训练得到的视觉基础网络(如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等)已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。

来自主题: AI技术研报
9413 点击    2024-05-22 13:33
李飞飞解读创业方向「空间智能」,让AI真正理解世界

李飞飞解读创业方向「空间智能」,让AI真正理解世界

李飞飞解读创业方向「空间智能」,让AI真正理解世界

前段时间,路透社独家报道了知名「AI 教母」李飞飞正在创建一家初创公司,并完成了种子轮融资。

来自主题: AI资讯
10148 点击    2024-05-16 17:39