困扰可控核聚变的一项重大难题，被AI成功攻克了！普林斯顿团队通过训练神经网络，提前300毫秒就预测了核聚变中的等离子不稳定态，因而能够防止等离子体的逃逸。人类离无穷尽的清洁能源，又近了一步。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练，英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs，纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
神经网络由于自身的特点而容易受到对抗性攻击，然而，谷歌DeepMind的最新研究表明，我们人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响
所谓灾难性遗忘，就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后，在原始任务上的表现崩溃式的降低。
神经网络的概念、技术基本实现原理、应用场景与产品案例等方面的内容，一起来看看，或许会对AI产品经理们有所帮助。
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
Google钦点的AI项目Neurons，可以利用神经网络技术解决营销人设计广告时，如何才能吸引用户注意力的痛点。
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。
DeepMind最新研究发现，只要模型设计上没有缺陷，决定模型性能的核心可能是训练计算量和数据。在相同计算量下，卷积神经网络模型和视觉Transformers模型的性能居然能旗鼓相当！
人工神经网络和深度学习（一种受大脑启发的机器学习方法）的先驱。2018年，本吉奥因“概念和工程上的突破，让深度神经网络成为计算的关键组成部分”，获得了计算机领域的诺贝尔奖--图灵奖
