
挑战OpenAI,微软自研5000亿参数绝密武器曝光!前谷歌DeepMind高管带队
挑战OpenAI,微软自研5000亿参数绝密武器曝光!前谷歌DeepMind高管带队不需要OpenAI,微软或许也会成为AI领头羊!
不需要OpenAI,微软或许也会成为AI领头羊!
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。
没想到,自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
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。
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
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。
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。
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?
继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后,YOLOv9 终于来了!
状态空间模型正在兴起,注意力是否已到尽头?