4 月 21 日消息，據最新一期《自然?光子學》雜志報道，美國賓夕法尼亞大學的工程師們開發了首款能夠利用光進行非線性神經網絡訓練的可編程芯片。該芯片可以使用光來訓練非線性神經網絡 —— 這一突破可以顯著加快 AI 訓練速度，減少能耗，甚至為全光計算機鋪平道路。▲ 芯片內部的圖像 —— 白色虛線框是輸入，黃色虛線框是輸出

2021年，諾貝尓獎委員會決定將物理獎頒發給復雜系統研究領域、以喬治·帕里西（George Parisi）為首三位科學家。當時不僅物理學界，許多計算神經科學家或理論機器學習學者表達了對帕里西的祝賀和感激，認為他的理論成果極大地推動了神經網絡理論研究這一跨學科領域的蓬勃發展。 在新加坡國立大學，Choy

作者：賴文昕編輯：郭思、陳彩嫻說起擴散模型生成的東西，你會立刻想到什么？是OpenAI的經典牛油果椅子？是英偉達Magic3D生成的藍色箭毒蛙？還是斯坦福大學和微軟Folding Diffusion生成的蛋白質結構？這些都是擴散模型的魔法展示，而近期，關于擴散模型的研究又進行了一次全新的升級。由新加坡國立大學尤洋團隊、

在當今 科技 發展迅速的時代，人機協作已經成為一個重要的研究話題。隨著人工智能技術的不斷進步，人機協作的應用范圍也越來越廣泛，其在智能交通、智能家居和智能機器人等領域已經得到了廣泛的應用。在實際應用中，人機協作的意圖識別是一個關鍵問題。要實現高效的人機協作，機器需要準確地理解人類用戶的意圖，以

人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）已成為機器學習領域的核心算法之一，推動了自然語言處理、計算機視覺、無人駕駛、語音識別、醫療診斷和推薦系統等多個領域的技術進步。近年來，人工神經網絡在眾多領域得到了廣泛應用。在應用人工神經網絡之前，需要確定網絡結構并對其進行訓練。網絡結構的選擇通常

11月29日消息，據國內 媒體 報道稱，當其他車企還在依賴激光雷達等類型的傳感器為用戶推出輔助/自動駕駛功能時，特斯拉已經開始依賴神經網絡和人工智能進行所謂的完全自動駕駛。 從目前的情況看，特斯拉的完全自動駕駛（FSD）V12版本放棄代碼（30多萬代碼降至2000行），使用神經網絡進行車

公眾號/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮機器學習方法，特別是在大型數據集上訓練的神經網絡，正在改變科學家進行科學發現和實驗設計的方式。然而，當前最先進的神經網絡因其不可解釋性而受到限制：盡管他們具有出色的準確性，但他們無法描述他們是如何得出

公眾號/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮 現代掃描探針技術，例如掃描隧道顯微鏡，可以獲取編碼量子物質基礎物理的大量 數據 。 斯圖加特大學（Universit?t Stuttgart）的研究人員展示了如何使用卷

公眾號/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 綠蘿假設你有一本一千頁的書，但每一頁只有一行文字。你使用掃描儀提取書中包含的信息，這個特定的掃描儀系統地掃描每一頁，一次掃描一平方英寸，要花很長時間才能讀完整本書，而且大部分時間會浪費在掃描空白處。這就是許多