标签：神经网络
神经网络也有空间意识！学会在Minecraft创建地图，登上Nature子刊
在一项突破性的研究中，科学家们首次证明了神经网络能够创建自己的空间地图。这项研究由Heritage Medical研究所的Matt Thomson教授和研究生James Gornet领导...
CNN一定比Transformer差吗？LeCun新作：神经网络在实践中的灵活性到底有多大？
本文探讨了影响神经网络拟合训练数据能力的多个因素，包括数据本身的性质、模型架构、大小、优化器和正则化器等。实验研究了不同数据集、架构和优化器对神经...
从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗
在深度学习领域，矩阵乘法（MatMul）因其在神经网络操作中的主导地位而备受关注。然而，随着模型规模的扩大，MatMul 所占的计算开销也日益增加。为了解决这一...
来自OpenAI的可解释性新作：从GPT-4中提取概念！
研究人员正在探索一种新方法，通过稀疏性自动编码器来理解神经网络的内部活动。这种方法旨在找到人类可解释的“特性”，并具有更好的可扩展性。OpenAI开发了一...
OpenAI开源GPT-4 SAE，提供1600万个解释模式
OpenAI近期在其官网开源了GPT-4的稀疏自动编码器（SAE），这一技术对于开发具有前沿功能的大型语言模型（LLM）至关重要。SAE通过在训练过程中引入稀疏性约束...
不同数据集有不同的Scaling law？而你可用一个压缩算法来预测它
文章接着提出了一个问题：基于网络文本数据集得到的Scaling law是否具有普适性？为了回答这个问题，AI数据公司Reworkd的研究者Rohan Pandey进行了一项研究。...
ChatGPT如何「思考」？心理学和神经科学破解AI大模型，Nature发文
XAI的标准方法包括突出显示导致算法做出决策的图像部分，或构建决策树来近似AI的行为。尽管这些努力取得了一些成功，但XAI仍然是一个正在进行的工作。大型语...
Hinton万字访谈：用更大模型「预测下一个词」值得全力以赴
图灵奖得主Geoffrey Hinton在一次访谈中分享了他对人工智能领域的深刻见解。Hinton认为大型语言模型通过寻找不同领域的共同结构来进行编码，能够压缩信息并形...
爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP
步骤2：撰写摘要最近，一种名为KAN的新型神经网络模型引起了深度学习领域的关注。KAN，全称为Knowledge Aware Networks，由来自MIT等机构的研究者提出，其在...
一阶优化算法启发，北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
深度学习技术基于神经网络已在多个领域取得显著成果。神经网络的架构对学习效率有显著影响，好的架构能提高计算效率和稳定性。目前，经典的网络架构设计方法...
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