猫猫居然认成果酱?AI你浓眉大眼的可别骗我
认真阅读下面的文章,并思考文末互动提出的问题,严格按照互动:你的答案格式在评论区留言,就有机会获得由科学出版社提供的优质科普书籍《走进“上帝粒子”——希格斯粒子发现之旅》。
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昨日,斯坦福大学教授、World Labs联合创始人兼CEO李飞飞在海外科技播客Lenny’s Podcast上,分享了她对AI未来的犀利观点。她认为,AI的发展不能永远依赖Scaling Law,更需要根本性的技术创新;而“通用人工智能”(AGI)更像是一句
科学家首次成功绘制出人工智能系统的"大脑地图",揭示了ChatGPT等大型语言模型内部一个令人震惊的秘密:记忆和推理能力分布在完全不同的神经网络区域。这项由初创公司Goodfire.ai研究团队完成的突破性研究,不仅为理解AI的工作机制提供了前所未有的洞察,更
声明:本文为健康知识科普,结合权威资料和个人观点撰写,部分情节为方便表达和阅读理解进行了适当虚构与润色,内容仅供参考,不能替代医生诊断。如感不适,请及时就医。
本报告提出了一种多维度指数日频择时框架,旨在通过仓位择时优化绝对收益策略和股指期货策略的绩效。框架基于多维度因子体系,包括80个分析师预期因子、134个资金流因子、43个高频聚合低频特征,以及2020年后引入的深度学习因子(涵盖日频LSTM模型和高频分时数据L
这项由滑铁卢大学的张文涛、威斯康星大学麦迪逊分校的陆杨阳以及滑铁卢大学的邓云天共同完成的研究发表于2025年10月,论文编号为arXiv:2510.02297v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
工业4.0时代,食品工厂正朝着数字化、智能化的方向飞速演进。在这个过程中,每一个物理设备都不再是孤立的岛屿,而是需要成为智能网络中的一个节点。气力输送系统,这个传统的物料搬运角色,正在被赋予新的使命,演进为工厂的“神经网络”。
近日,由复旦大学附属中山医院季彤、樊嘉、周俭和孙云帆,以及上海交通大学医学院附属第九人民医院张陈平,联合领衔的研究团队,在顶级期刊《细胞》上发表一篇重要研究论文[2]。
过去十年,深度学习模型的规模从上百万参数的卷积网络扩展到上千亿参数的大语言模型,性能突飞猛进。然而,我们对这些模型为何有效仍缺乏系统性的理解。一个关键但常被忽视的原因在于:在神经网络中,存在大量 “不同却等价” 的参数配置 —— 它们实现相同的模型函数,却让优
BP 神经网络(反向传播神经网络)是在感知机基础上升级的 “进阶模型”—— 它解决了感知机 “只能处理线性问题” 的局限,靠 “正向传信号、反向调误差” 的核心逻辑,让 AI 能学习复杂规律,是现代深度学习的 “重要基石”,广泛用于图像识别、语音处理等场景。
最近,来自MediaTek Research和台湾国立大学的陈孟禧、李育昂、廖丰廷和邱达山团队发表了一项颠覆性研究,这项研究发表于2025年10月的arXiv预印本平台(论文编号:arXiv:2510.01796v1)。他们提出的全新神经网络架构就像是给AI的
大家晚上好!昨天讲80年代的流行音乐,以及我们如何经历了祖国从封闭走向开放、从束缚走向自由的80年代。今天的话题跟昨天完全不一样——人工智能,这是既影响了我们的当下,又影响了未来的话题。
华盛顿大学计算机科学与工程学院的Pedro Domingos教授在2025年10月发表的这项研究中,提出了一个雄心勃勃的想法:人工智能是否也需要找到自己的专属语言?这篇发表于arXiv的论文给出了他的答案——张量逻辑(Tensor Logic),一种试图统一神
在人工智能技术深度渗透金融领域的当下,市场情绪分析已从传统指标监测升级为动态网络建模阶段。图神经网络(GNN)作为处理非结构化数据的核心工具,正通过构建投资者关系图谱与情绪传导模型,为投资决策提供更精准的动态依据。这种技术突破不仅革新了市场情绪的量化方式,更推
在人体这个由数万亿细胞组成的“社会”中,每个细胞都不是孤岛。它们通过复杂的信号网络不断交流,协调着从生长发育到免疫反应的各种生命活动。然而,解析这些细胞间的“社交对话”一直是科学界的难题。
我们知道:前额叶皮质是大脑的控制中枢,调控着整个大脑网络的协作。这其中,又以背外侧前额叶(DLPFC)尤为重要:它跟工作记忆、计划、决策、推理以及信息的调用密切相关,甚至也是人类个体智力差异的重要生理基础。
别担心!10月17日19:30 - 20:30,云贝教育视频号直播,计算机学博士、云贝教育高级讲师崔鹏老师带你开启神经网络的从0到1之旅,从线性模型到ResNet,轻松解锁CV/NLP核心能力~
当核聚变研究进入长脉冲稳态运行时代,传统物理模型遇到了计算速度与精度的双重瓶颈。一项发表于核聚变领域权威期刊《Nuclear Fusion》的最新研究显示,基于Transformer架构的深度神经网络代理模型PaMMA-Net,在中国全超导托卡马克装置EAST
今天需要找到MATLAB中的经典人工神经网络的演示程序。可是这些程序在新安装的 MATLAB2025A 这个软件中中没有包括。经过网络上搜索,在一个MATLAB设计论坛中,别人给出在 Github上的演示软件的下载链接。找到对应的Github,可以看到其中
近日,来自北京大学的马唯硕和所在团队总结出了一套针对图自编码器(GAE,Graph Autoencoder)或以 GAE 为基础的模型的普适性优化方案,并通过实验来重估性能。结果十分令人惊讶:经过这些优化,GAE 这个相对“古老”的模型,竟能以更快的速度达到与