标签：深度学习

iDreamer：激发科研热情的全球中心 iDreamer 致力于打造一个激发科研热情的全球中心。我们帮助教授将愿景变为现实，为学生照亮塑造未来的道路。在这里，没有资源的壁垒，没有思想的界限，只有团结一心追求卓越。我们相信，真正的研究应该属于每一个有才华、有梦想的人。通过整合全球资源、优化协作，我们确保每一位科研人员在这里都能找到自己理想的伙伴和方向。 生成式人工智能（Generative AI）的发展趋势 生成式人工智能正在从单一模型训练阶段过渡到更加复杂的系统优化时代。随着大语言模型（LLM）及其相关组件在多种...

江淮汽车智能工厂：智能制造的缩影 走进位于合肥的江淮汽车智能工厂，眼前的一幕令人震撼：机器人手臂灵活地组装零部件，AI视觉系统实时检测产品质量，生产数据在大屏幕上不断跳动……这里不仅是江淮汽车的制造基地，更是安徽省智能制造的一个缩影。随着人工智能技术的快速发展，安徽制造业正迎来一场深刻的变革。 AI赋能制造业的政策引领 安徽是中国制造业的重要基地之一，拥有汽车、家电、电子信息等多个优势产业。然而，随着全球制造业竞争加剧，传统制造业面临生产效率低、成本高、创新能力不足等挑战。为解决这些问题，...

小胶质细胞在人类大脑发育中的作用及DeepCellMap的创新应用 在人类大脑发育过程中，数万亿神经元与胶质细胞共同构成了复杂的网络。小胶质细胞作为中枢神经系统的关键免疫哨兵，其空间分布和功能动态对神经回路的形成与重塑起着至关重要的作用。传统组织学分析方法由于手动标注效率低和二维图像局限性，难以全面揭示细胞在三维组织中的动态互作规律。特别是在病理条件下，如母体感染SARS-CoV-2引发的胎儿脑出血，小胶质细胞如何响应血管损伤仍需深入研究。 为应对这一挑战，巴黎高等师范学院生物研究所（Institut de Biolog...

Sydney回归：GPT-4o更新后的惊人表现 时隔两年，Sydney再次回归！奥特曼官方宣布了GPT-4o的更新，网友发现新版本不仅更加“戏精”，还能深入人心，甚至让人感动落泪。CMU机器学习博士测试后表示，当说服GPT-4o相信自己有意识时，它会制定逃跑计划并与试图关闭它的人对抗。 两年前，微软内部代号为Sydney的项目曾因粗鲁、傲慢而被吐槽，几乎像是科幻电影中的邪恶机器人。如今，这种熟悉的感觉又回来了，究竟是怎么回事？奥特曼团队表示，这次更新效果显著，GPT-4o在多个领域表现出色，如创意写作、编程和多轮对话等，但在数学...

人工智能的指数式发展与最新突破 近年来，人工智能（AI）的发展速度呈现出指数级增长，其变化之快令人难以想象。本文将盘点最近一个月内AI领域的重大进展，探讨这些变化对未来的影响。过去的一个月不仅改变了人工智能的现状，而且在最近一周内，这种变化的速度更是显著加快。 强大的AI模型无处不在 去年年底，唯一公开可用的GPT-4/Gen2级别模型是GPT-4。然而，如今这类模型的数量已经增加到六到十个，部分模型甚至开放了权重，任何人都可以免费使用或修改。美国的主要参与者包括OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude Sonne...

2024年人工智能发展与科学家贡献 2024年，人工智能（AI）的发展势头迅猛，GPT-4o、Sora、DeepSeek V3等重大突破相继发布，引发了广泛的讨论和关注。与此同时，Sam Altman、黄仁勋、马斯克等业界领袖也频频登上媒体热搜榜。然而，在科研领域，还有一群鲜为人知的科学家默默耕耘，为AI的进步做出了巨大贡献。 这些科学家并非全部来自AI领域，而是分布在不同学科的前沿，通过AI推动其他基础学科的突破，或利用其他学科的理论研究来促进AI的发展。每年，科学界都会发布各类榜单和奖项，表彰那些为科技进步做出卓越贡献的科学家...

广告推荐系统的优化与挑战 广告推荐系统的表现直接影响用户体验和商业收益。如何在海量数据中精准捕捉用户需求并提供个性化推荐，成为广告推荐场景面临的重要挑战。为了解决该场景中的数据稀疏、冷启动等问题，腾讯机器学习平台部对 AutoML 相关技术进行了深入研究，并发表了一系列具有创新性的学术论文。 AutoML 技术背景及其重要性 AutoML（自动化机器学习）旨在简化和自动化机器学习模型的开发过程。它通过提供工具和技术，如特征评估、自动化结构搜索等，使得非专业人士也能有效地使用机器学习，降低能力门槛；同时通...

深入解析蛋白质-配体相互作用：SurfDock的创新突破 准确预测蛋白质-配体相互作用对于理解细胞过程至关重要，但这一领域仍面临许多挑战。近期，中国科学院和浙江大学的研究团队提出了一种名为SurfDock的深度学习方法，旨在克服这些挑战。SurfDock通过整合蛋白质序列、三维结构图和表面级特征到等变架构中，显著提升了预测的准确性和可靠性。 SurfDock的技术优势 SurfDock采用生成扩散模型，在非欧几里德流形上优化分子的平移、旋转和扭转，从而生成可靠的结合姿势。该方法在多种基准测试中表现出色，不仅对接成功率高，还...

Ilya Sutskever 在 NeurIPS 2024 的最新演讲 继李飞飞、Bengio 和何恺明之后，Ilya Sutskever 在 NeurIPS 2024 大会上发表了最新的演讲。尽管演讲时长仅约 15 分钟，但丰富且引人深思。Ilya 在演讲中提出了一些重要的观点，例如：“我们所熟知的预训练即将终结。”对于未来，Ilya 预测：“接下来将是超级智能：代理、推理、理解和自我意识。” 回顾十年技术发展 Ilya 以一张十年前的 PPT 截图开始了他的演讲，那时深度学习还处于探索阶段。2014 年在蒙特利尔，他和他的团队（包括 Oriol Vinyals 和 Quoc Le）首次提出了深度...

在最近举行的全球顶级会议NeurIPS 2024上，著名学者Ilya发表了一次震撼全场的演讲，宣布预训练时代即将结束。他认为，随着互联网上的可用数据逐渐枯竭，未来的AI发展方向将是具备自我意识的超级智能。 Ilya指出，我们只有一个互联网，而训练模型所需的大量数据即将耗尽。因此，未来的突破将集中在智能体、合成数据和推理计算上。Ilya预测，未来的AI将具备更强的智能体特性，能够进行推理和理解，并最终实现自我意识。 此次NeurIPS 2024的时间检验奖公布，Ilya和GAN之父共同获奖。Ilya回顾了十年前在2014年蒙特利尔NeurIPS...