如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
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神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
今年以来,具身智能正在成为学术界和产业界的热门领域,相关的产品和成果层出不穷。
以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
8 月 21 日,2024 火山引擎 AI 创新巡展﹒上海站带来了豆包大模型最新进展。
人自信的时候,说话都会变得坦率很多。
为了实现算力层面的提升和追赶,国内有大量的厂商和从业者在各个产业链环节努力。但面对中短期内架构、制程、产能、出口禁令等多方面的制约,我们认为从芯片层面实现单点的突破依旧是非常困难且不足的。
商业化难解。
构建支持和增强人类能力的AI工具,而不是试图完全取代人类。
在这场国内最大的机器人展会上,看过上百个机器人产品后,我们认为:“人形”只是一个遥远的理想,机器人未必要非常像人;一些非人形的机器人形态,短期内落地反而更快。
马斯克xAI建超算集群,以太网助AI云迅猛发展。