不装电池也能，自动驾驶，，这个机器人还能无限续航，华盛顿大学华盛顿大学的研究人员们认为过去的一些办法不够可控，他们的新想法是，采用，间歇运动，的方式来驱动机器人，简单来说，一方面，是减小机器人的尺寸和重量，让它能在极低的功率下运行，57微瓦以下，另一方面，研究人员给MilliMobile装上了薄膜电...

  一文讲透飞桨框架3.0，，动静统一自动并行，等五大新特性构筑大模型时代核心生产力飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的深度学习平台，从默认使用静态图的1.0版本，到默认采用动态图并可实现动静统一与训推一体的2.0版本发布，飞桨框架已经可以完美融合动态图的灵活性与静态图的高效性，并支持模型的混...

  自解释自然语言模型新探索吾道科技作为金融数字平台研发公司，一直致力于人工智能在资本市场专业领域的深度应用，为投资机构、券商、会所、律所等机构提供智能工具，如智能辅助撰写、企业风险预警和资本市场数据分析等，这些工具已在行业内获得了广泛的应用和认可，本文将介绍吾道科技在自解释的自然语言模型方面所做的一些...

  基于预训练模型的金融事件分析及应用基于预训练模型的金融事件分析及应用在金融领域事件理解是非常有效的载体，如何更好地理解和分析事件，长期以来都是金融领域研究的热点，当前预训练模型的技术在比较通用的领域，比如翻译、搜索、生成上都体现了强大的能力，其实在垂直领域，比如金融领域，预训练模型也可以达到很好的效...

  李彦宏的野心，百度不造，超级应用，！百度亮出4款产品新形态，多智能体，秒哒，、多模态iRAG、AI眼镜，自由画布！奥运冠军站台据介绍，作为全球首款搭载中文大模型的原生AI眼镜，实现了佩戴舒适性与功能全面性的融合，李莹表示，AI眼镜作为人类的第一视角设备，其捕捉视觉、声音、位置等信息的能力，将给人们带...

  也许你觉得人工智能离你还有点远，只存在于谷歌那巨大无比的数据中心机房，或者充满神秘感的麻省理工学院机器人实验室，其实，透过互联网和智能手机，人工智能已经开始渗入我们每天的日常生活，假设你生活在笔者老家，福建美丽的海滨城市厦门，早晨起来，当你打开手机里的，今日头条，APP，看看今天有什么新闻时，，今日...

  本文为大数据杂谈4月27日微信社群分享内容整理，大家好，我是欢聚时代的高扬，这次跟大家分享的内容是深度学习在游戏AI中的应用这样一个话题，NPC的驱动粗分可以分成低级、中级、高级、特高级，这样几个类别，当然，按照其它的方式分也未尝不可，这里主要是针对实现方式和应用场景的一个粗略划分，低级NPC通常说...

  延恩·乐存与卷积神经网络说完辛顿教授，我们来聊聊深度学习领域的另一位名人，曾经跟随辛顿教授作过博士后研究的乐存，1960年，乐存出生在法国巴黎附近，父亲是航空工程师，1988年开始，乐存在著名的贝尔实验室工作了20年，乐存目前是纽约大学终身教授，同时是Facebook的人工智能实验室负责人，乐存教授...

  一、引言深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理，NLP，领域内的任务，它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能，并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程，从理论上来说，深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似，它们都可以采用两个过程描述，首先，深度神经网络，DNN，...

  如何优化PyTorch以加快模型训练速度，译文作者，布加迪2024，07，2508，25，35本文将分享几个最新的性能调优技巧，以加速跨领域的机器学习模型的训练，这些技巧对任何想要使用PyTorch实现高级性能调优的人都大有帮助，PyTorch是当今生产环境中最流行的深度学习框架之一，随着模型变得日...

  TensorFlow的主要功能是通过张量来传递其基本数据结构类似于NumPy中的多维数组，而图表则表示数据计算，它是一个符号库，这意味着定义图形和张量将仅创建一个模型，而获取张量的具体值和操作将在会话，session，中执行，会话，session，一种在图中执行建模操作的机制，会话关闭时，张量的任何...

  近日，加州大学圣克鲁兹分校，UCSC，斯图尔特实验室博士后PabloCordero在其个人博客上发表了首篇文章，WHENNOTTOUSEDEEPLEARNING，，探讨了深度学习的当前现状和先入之见，并分析了其局限性，我知道博客标题中使用否定词很奇怪，但是前几天有一波讨论正好相应于我正在思考的一些问...

  深度学习，几何视角关于深度学习最令人吃惊的事实莫过于它的简单程度，10年前，没人想到我们会使用简单的梯度下降参数模型在机器认知领域取得如此卓越的成绩，现在，只需要在足够多的样本上用梯度下降方法训练出足够大的参数模型即可，正如费曼曾经说的，宇宙并不复杂，它只是由若干个宇宙组成而已，在深度学习领域，一切...

  深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就，但深度学习近来也暴露出其内在缺陷，很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和替代方案，因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考，人工智能已经达到了炒作的顶峰，新...

  按，本文来自Keras作者FrançoisChollet，同时也是根据他撰写的，DeepingLearningwithPython，一书第9章第2节改编的作者注，这篇文章的受众是已经有深度学习经验的人，例如读过本书第1章至第8章的人，我们假设读者已经具有一定知识储备，深度学习的几何学视角深度学习最令...