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关键词: 深度学习,神经网络,对抗性,模型训练,AI学术

当地时间5月7日，ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」！

关键词: LCLR,深度学习,图像扩散模型,生成模型,AI学术

ICLR 全称为国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），今年举办的是第十二届，于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。

关键词: openai,深度学习,MAl-1,AI,GPT-3.5

不需要OpenAI，微软或许也会成为AI领头羊！

关键词: KAN,MLP,全连接前馈神经网络,深度学习,AI框架

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。

关键词: Karpathy,深度学习,GAN,AI,AI框架

没想到，自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。

关键词: 脑电合成,LeCun,Nature,深度学习,生成对抗网络,模型训练

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。

关键词: DeepMind,AI机器人,深度学习,ROBOTIS OP3

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

关键词: ICLR,深度学习,模型训练,HLOP

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。

关键词: AI训练,深度学习,知情机器学习,sora

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。

关键词: LLM,bGPT,深度学习,微软大模型

新模型bGPT是一个基于字节的Transformer模型，能够将不同类型的数据纳入同一框架之下，可以生成文本、图像和音频，还能模拟计算机行为，数字世界将迎来真正的大一统？