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伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
人工智能，即大家说的AI（Artificial Intelligent），当属最热门的技术之一。今天站在嵌入式的角度给大家分享一下人工智能包含的一些要点。
在 AI 领域，推特博主的影响力可能比想象中要大。
2023 ACM Fellow正式揭榜！今年共有68人评选为ACM Fellow，图灵奖三巨头，万维网之父位列其中。另外，清华马维英、微软高剑峰等14位华人纷纷入选。
今天，备受广大开发者欢迎的深度学习框架Keras，正式更新了3.0版本，实现了对PyTorch和JAX的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。
在ChatGPT火爆出圈后，越来越多的人对人工智能、深度学习、神经网络等名词更加好奇，身边的朋友最近也频繁的问我，AI究竟为什么如此强大？今天我就用大家都看得懂的小学数学知识，来带大家感受人工智能的魅力，带大家认识神经网络。
在2021年9月，由Jeff Dean领衔的谷歌大脑团队发表了一篇AI设计芯片的论文，曾引起业界轰动。然而，随后有多人发现这项工作并不能被复现，而且关键数据和代码被隐藏了，Nature也对此展开了调查。