众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。
ICLR 全称为国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），今年举办的是第十二届，于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。
「Siri太笨，根本无法与ChatGPT竞争」，前苹果工程师John Burkey曾对Siri的评价如此不堪。
在机器学习和计算机视觉中，让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作，那是相当费劲。
苹果高管还在社交媒体暗示本次WWDC将有人工智能（AI）要素，有分析认为，这将会是iPhone历史上最雄心勃勃的一次软件升级。这导致近几个月，有关苹果iOS 18操作系统会如何集成AI功能的讨论不绝于耳。
如今的生成式AI在人工智能领域迅猛发展，在计算机视觉中，图像和视频生成技术已日渐成熟，如Midjourney、Stable Video Diffusion [1]等模型广泛应用。然而，三维视觉领域的生成模型仍面临挑战。
两天前，图灵奖得主 Yann LeCun 转载了「自己登上月球去探索」的长篇漫画，引起了网友的热议。
我有一个朋友，中年被裁、股市爆仓、子女厌学……但是他毫不气馁，不怨天地，每天除了钓鱼、打游戏，剩下的时间都用来积极思考新的创业良机。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。
