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對話加拿大工程院于非院士:尋找 AI 領域的「香農(nóng)定理」
芯片與航天創(chuàng)業(yè)者姚頌:25歲創(chuàng)業(yè)成功背后,不為人知的「至暗時刻」
獨家 | 創(chuàng)新工場首席科學家周明:NLP 與金融「聯(lián)姻」,從經(jīng)濟實惠的小模型開始
IEEE Fellow黃建偉:「網(wǎng)絡經(jīng)濟、群體智能」跨界融合,智慧城市的新風暴
對話清華黃民烈:借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng),元宇宙虛擬伴侶或位于L5
全部
人工智能開發(fā)者
人工智能學術
人工智能學術
2029年會實現(xiàn)通用人工智能嗎?Gary Marcus「叫板」馬斯克:賭十萬美元如何?
你們認為誰會贏?
我在思考中
06月02日 11:06
馬斯克
Gary F. Marcus
通用人工智能
人工智能學術
太魔幻了!DALL·E 2 居然能用自創(chuàng)的語言來生成圖像,AI模型的可解釋性再一次暴露短板
萬一DALL·E-2是在向人類發(fā)出什么了不得的信號呢?這門語言快學起來!
我在思考中
06月02日 11:05
DALL·E-2
文本圖像
語言系統(tǒng)
人工智能學術
Aquarium華人CEO分享:機器學習在自動駕駛中落地,核心不是模型,是管道
將ML模型部署到自動駕駛車上的故事。
我在思考中
06月01日 11:01
機器學習
自動駕駛
深度學習數(shù)據(jù)集
人工智能學術
「反卷斗士」許華哲:以熱愛為名,用深度強化學習打造一個「機器廚子」
十年前,他以本科生的身份走入清華電子系;十年后,他將以一名教師的身份重回清華,在叉院開啟新的篇章,傳遞知識,探索真理。
我在思考中
05月31日 16:29
許華哲
清華
深度強化學習
人工智能學術
原京東 AI 開山者周伯文受聘為清華大學電子系長聘教授、惠妍講席教授
剛剛,清華大學宣布聘任周伯文博士為電子工程系長聘教授、清華大學惠妍講席教授!
我在思考中
05月31日 10:17
周伯文
清華電子工程系
IEEE Fellow
人工智能學術
康奈爾計算學院院長Kavita Bala:「元宇宙」算什么?上帝之眼或?qū)⑼ㄟ^ AI 誕生
視覺外觀和理解——從微米分辨率到世界尺度。
我在思考中
05月30日 10:11
逼真外觀
康奈爾計算學院院長
微米分辨率
人工智能學術
機器人落地「秘訣」:持續(xù)學習、知識遷移和自主參與
亞馬遜機器人實驗室的三位頂級科學家,在 ICRA 會議上探討了機器人的現(xiàn)有挑戰(zhàn)。
我在思考中
05月30日 10:09
ICRA
IEEE 機器人和自動化學會
機器人研究者
人工智能學術
費曼狂想曲:能夠進入體內(nèi)的「外科醫(yī)生」
不一樣的機器人:小小的身體,大大的能量。
陳彩嫻
05月26日 14:33
微型機器人
深圳先進院
張立
人工智能學術
捷報!清華孫茂松領導的NLP團隊榮獲ACL 2022「最佳演示論文獎」
恭喜清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室!
我在思考中
05月26日 10:38
清華NLP
ACL 2022最佳演示論文獎
清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室
人工智能學術
陳怡然最新訪談:通用、可解釋的AI計算硬件設計將是EDA的下一項革命性技術
計算新架構(gòu)、AI計算能效、NSF AI邊緣計算中心、電子設計自動化和ACM設計自動化分會、以及未來技術趨勢。
我在思考中
05月26日 10:21
陳怡然
ACM
計算新架構(gòu)
人工智能學術
深度知識的6個維度:如何讓人工智能真正理解世界?
智能的真正標志不是知識,而是想象力。
我在思考中
05月25日 10:08
英特爾實驗室
Gadi Singer
知識構(gòu)建
人工智能學術
逼真度超越「AI設計師」DALL·E 2!谷歌大腦推出新的文本生成圖像模型——Imagen
Google Brain推出的 Imagen,比前段時間OpeAI家的DALL·E 2更強!
我在思考中
05月25日 10:06
Imagen
Google Brain
OpeAI
人工智能學術
2013年圖靈獎得主 Leslie Lamport 專訪:程序員需要更多的數(shù)學知識
如果你真的想把事情做好,你需要用數(shù)學的術語來編寫你的算法。
我在思考中
05月24日 11:41
Leslie Lamport
圖靈獎得主
程序員
數(shù)學
人工智能學術
原京東集團副總裁、ACM/IEEE Fellow裴健將入職杜克大學:專注于高效、公平與透明的數(shù)據(jù)科學研究
裴健教授將于今天秋天正式加入杜克大學。
我在思考中
05月23日 10:38
裴健
杜克大學
京東集團副總裁
人工智能學術
單考慮分布偏移遠不夠!真實數(shù)據(jù)很復雜,「外部有效性」不可或缺
數(shù)據(jù)偏移一直在可信人工智能上的一項“殺手锏”。然而,僅關注分布偏移就足夠了嗎?
我在思考中
05月23日 10:27
數(shù)據(jù)偏移
可信人工智能
紐約大學AI Now研究所
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