，赵雨荷迈向超级智能系统的AI实验室正意识到，可能需要改换道路，分析指出，相比传统的堆砌计算能力和数据的训练方法，被称为，测试时计算，Test，timeCompute，的新方法更有助于提高AI模型的预...

新智元报道，HYZ，新智元导读，5年，5000万个神经网络，这个世界从未被扫描过的角落，我们都能看到了，GO团队，竟然抢先实现了的，空间智能，而，PokémonGo，的玩家可能没想到，自己居然在训练着...

机器之心报道，蛋酱、佳琪大模型的参数量越来越大，越来越聪明，但它们也越来越奇怪了，两年前，有研究者发现了一些古怪之处，在大模型中，有一小部分特别重要的特征，称之为，超权重，，它们虽然数量不多，但对模型...

机器之心报道机器之心部，这是有史以来最大、最令人困惑的研究生涯错误，，AndrejKarpathy感叹道，上个周末，OpenAI创始成员、研究科学家、原特斯拉前AI高级总监、AI领域的大神Andrej...

机器之心报道，泽南，亚鹂OpenAI的推理模型o1，这么快就被比下去了，本周五，AI社区见证了又一项突破，一个完全自动化机器学习流程的AI工程师，能轻松获得Kaggle大师水平，在参与的50个Kagg...

，蛋酱近日，关于OpenAI被投企业PhysicalIntelligence，PI，的一系列报道，让人们关注到具身智能大模型引发的机器人时代变革，目光转回国内，我们同样在中国公司中发现了这场变革浪潮的...

机器之心发布机器之心部自从ResNet提出后，残差连接已成为深度学习模型的基础组成部分，其主要作用是——缓解梯度消失问题，使得网络的训练更加稳定，但是，现有残差连接变体在梯度消失和表示崩溃之间存在一种...

随着大数据时代AI模型参数量激增，AI模型推理和训练的成本日益增高，使得AI模型难以有效地被布署到边缘计算设备中，存内计算技术是加速AI模型的主流路径，它通过在存储器内部原位计算减少数据的搬运，来提高...

深度学习的成功已经无需多言，一直以来，研究者们都尝试从数学角度去解释神经网络的有效性，然而，由于网络的结构可以看作是高维线性变换和逐元素的非线性变换，如ReLU激活函数，之间的多重复合，因此实际上并没...

AI的未来不应受到限制，而应该是，Liquid，，苏霍伊北京时间10月23日，美国初创公司LiquidAI在麻省理工学院，MIT，的Kresge礼堂举办了产品发布会，揭晓了利用Liquid基础模型的首...

本论文主要包括澳大利亚科学院院士、欧洲科学院外籍院士、IEEEFellow陶大程，现任南洋理工大学杰出教授；新加坡工程院院士、IEEEFellow文勇刚，现为南洋理工大学计算机科学与工程学院校长讲席教...

大模型分不清，9.9和9.11哪个更大，的谜团，终于被可解释性研究揭秘了！而且简单到让人哭笑不得——一个来自MIT、UC伯克利的独立实验室团队，开发了能抑制大模型体内某些，与具体概念相关的，神经元的A...