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物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

如何突破 Transformer 的 Attention 机制?中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。将图片特征块视为热源,并通过预测热传导率、以物理学热传导原理提取图像特征。相比于基于Attention机制的视觉模型, vHeat 同时兼顾了:计算复杂度(1.5次方)、全局感受野、物理可解释性。

来自主题: AI技术研报
9532 点击    2024-06-03 17:51
Neuralink劲敌破纪录,4096个电极微创植入人脑!脑机接口有望进入「5G」时代

Neuralink劲敌破纪录,4096个电极微创植入人脑!脑机接口有望进入「5G」时代

Neuralink劲敌破纪录,4096个电极微创植入人脑!脑机接口有望进入「5G」时代

在脑机接口领域取得突破性进展的公司不止Neuralink一家。Precision Neuroscience发布公告称,他们采用与Neuralink不同的技术路径,在人脑上成功放置了4096个电极,打破了去年2048个电极的最高纪录。

来自主题: AI资讯
9479 点击    2024-06-03 10:56
和 OpenAI 合作,拿 Gemini 当「备胎」,为了 AI 苹果「豁出去」了!

和 OpenAI 合作,拿 Gemini 当「备胎」,为了 AI 苹果「豁出去」了!

和 OpenAI 合作,拿 Gemini 当「备胎」,为了 AI 苹果「豁出去」了!

彭博社报道,Apple 已与 OpenAI 达成协议,将由 OpenAI 为 iOS 18 提供 AI 聊天功能,此外,Apple 也在积极与 Google 进行协商,希望将 Gemini 作为另一项选择。Apple 与 OpenAI 的这一合作将在全球开发者大会(WWDC)上公布。

来自主题: AI资讯
8700 点击    2024-05-29 10:46
独角兽被微软挖角,新团队首曝光!情感AI嵌入机器人,超大内存升级情感体验

独角兽被微软挖角,新团队首曝光!情感AI嵌入机器人,超大内存升级情感体验

独角兽被微软挖角,新团队首曝光!情感AI嵌入机器人,超大内存升级情感体验

AI独角兽Inflection AI,在经历投资方微软「挖角」之后,近况如何?在上周接受VentureBeat独家采访时,Inflection AI公布了其由经验丰富的硅谷老将组成的新领导团队,公司目前资金充足,正在扩大其工程团队。计划将情感AI嵌入商业机器人,凭借其在AI情感智能领域的领先地位进军2B市场。

来自主题: AI资讯
10318 点击    2024-05-28 13:47
AI独角兽集体求卖身,新一轮洗牌期开始了

AI独角兽集体求卖身,新一轮洗牌期开始了

AI独角兽集体求卖身,新一轮洗牌期开始了

大模型公司洗牌期开始了。 突然之间,几家明星初创纷纷传出消息,寻求收购。都是大家熟悉的名字、过往战绩也都不错:Adept,估值超10亿美元,由Transformer作者创立;Humane,估值7.5-10亿美元,打造出爆火AI新硬件AI Pin;Stability AI,Stable Diffusion打造者,最早一批AI独角兽。

来自主题: AI资讯
8482 点击    2024-05-25 17:40
果然,美国限制AI出口立法的进程又进一步

果然,美国限制AI出口立法的进程又进一步

果然,美国限制AI出口立法的进程又进一步

当地时间2024年5月22日,美国众议院外交事务委员会以压倒性多数,通过了一项限制AI模型出口的法案——《加强海外关键出口限制国家框架法案》(Enhancing National Frameworks for Overseas Critical Exports Act / HR 8315,以下简称ENFORCE法案),旨在扩大美国政府监管人工智能系统出口的权力。

来自主题: AI资讯
3977 点击    2024-05-25 10:49
简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

简单通用:视觉基础网络最高3倍无损训练加速,清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

近年来,「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用,通过大规模训练得到的视觉基础网络(如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等)已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。

来自主题: AI技术研报
10008 点击    2024-05-22 13:33