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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(shù)
人工智能學術(shù)
GLUE 榜單破 90 大關!百度預訓練模型ERNIE榮登榜首
超 T5,戰(zhàn) MT-DNN-SMART
camel
12月11日 14:40
百度
GLUE榜單
ERNIE
人工智能學術(shù)
Uber AI簡單方法實現(xiàn)大規(guī)模語言模型的精細控制
就像讓小老鼠控制一只猛犸象
楊曉凡
12月11日 10:26
Uber AI
人工智能
GPT-2
BERT
人工智能學術(shù)
深度學習浪潮下的自然語言處理,百度NeurIPS 2019展現(xiàn)領域新突破
NeurIPS 直擊~
camel
12月10日 15:54
NeurIPS 2019
百度
自然語言處理
人工智能學術(shù)
深度學習遇上稀缺數(shù)據(jù)就無計可施?這里有幾個好辦法!
未來研究中最令人興奮的領域之一
xyhncepu
12月10日 14:18
深度學習
小數(shù)據(jù)
圖像分類
數(shù)據(jù)增強
人工智能學術(shù)
NeurIPS 2019 獲獎論文出爐,微軟華人學者Lin Xiao 獲經(jīng)典論文獎
歷史之最,參會1.3萬人~
camel
12月09日 22:20
NeurIPS 2019
最佳論文
微軟
人工智能學術(shù)
草圖上色只需動動嘴,華為、中大、谷歌等合作新研究,黑白漫畫可批量上色
一篇有啟發(fā)性的文章~
camel
12月09日 22:02
華為
繪畫
上色
人工智能學術(shù)
NeurIPS 2019 馬上要開了,如何為現(xiàn)場參會做準備?
充分的準備讓你更輕松、更自如
楊曉凡
12月06日 19:49
NeurIPS 2019
機器學習
DeepMind
人工智能
人工智能學術(shù)
Gary Marcus 對 AI 領域開炮:踏踏實實做研究,不要凈吹牛逼
每隔幾天就要見證一次新的技術(shù)革命
楊曉凡
12月05日 09:51
Gary Marcus
人工智能
深度學習
AlphaGo
人工智能學術(shù)
專訪 | 新竹交大前校長張懋中:求學問,需學問
文儒之下透示出一份特別的激動~
camel
12月04日 15:12
張懋中
新竹交大
臺灣
人工智能學術(shù)
因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區(qū)「35 歲以下創(chuàng)新者」榜單!
師從湯曉鷗、王曉剛,最早將深度學習應用于計算機視覺的「先行者」。
叢末
12月04日 12:59
麻省理工科技評論
湯曉鷗
深度學習
王曉剛
人工智能學術(shù)
【新課預告】加州大學伯克利分校CS285《深度強化學習》學習小組成員招募
字幕君帶著獲得了加州大學伯克利分校 CS285 《深度強化學習》講師@Sergey Levine正式授權(quán)漢化翻譯,感興趣的同學也可以報名參與志愿者翻譯團隊。
AI研習社
12月02日 19:30
CS285
深度學習
強化學習
人工智能學術(shù)
MIT用神經(jīng)網(wǎng)絡重現(xiàn)生物視覺系統(tǒng),發(fā)《自然:神經(jīng)科學》后再中NeurIPS Oral
生物神經(jīng)網(wǎng)絡和人工神經(jīng)網(wǎng)絡從未如此一致
楊曉凡
12月02日 15:51
NeurIPS 2019
人工智能
神經(jīng)科學
深度學習
人工智能學術(shù)
強化學習決策涉及因素太多,要知道確切的概率幾乎不可能?
使用蒙特卡洛方法可解決這一痛點!
xyhncepu
11月30日 16:29
強化學習
蒙特卡洛
智能體
GPI
人工智能學術(shù)
機器學習正遭遇“可重復性危機”,或已成“煉金術(shù)”?
如果科學不可重復,那我們是否還能稱之為真正的科學嗎?
JocelynWang
11月29日 19:33
機器學習
可重復性危機
人工智能學術(shù)
人工智能的下半場,一定少不了自監(jiān)督學習
本文從圖像、視頻、控制三個角度分別介紹了自監(jiān)督表征學習的最新進展。
MrBear
11月29日 19:30
自監(jiān)督學習
表征學習
度量學習
計算機視覺
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