自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
刚刚，谷歌官方宣布了一条重磅消息： Keras之父François Chollet，正式离职。
随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。
在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
今年诺贝尔奖颁给AI，是诺奖委员会感到压力的结果，需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield，获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。
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。
前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
2020 年初，新冠病毒的阴影迅速笼罩全球。在这场与时间的赛跑中，我们见证了无数英勇的个体和团队挺身而出，社会体系经历了一次次严峻考验，也为全球的公共卫生领域敲响了警钟。
人工智能的历史，特别是深度学习，具有重要的里程碑意义，始于1956年达特茅斯会议上人工智能的概念化。
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。
