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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。
全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！
马斯克说到做到： 旗下大模型Grok现已开源
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！
说到做到，马斯克承诺的开源版大模型 Grok 终于来了！
不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队全面开源全球首个类 Sora 架构视频生成模型 「Open-Sora 1.0」，涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。
本文编译自播客节目a16z。Stability AI的科学家Andreas Blattmann和Robin Rombach与a16z的合伙人Anjney Midha共同探讨从文本到视频人工智能的前沿世界。
让一部分人，先看到未来生活