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一篇发表于 2015 年的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》被授予 Seoul Test of Time Award（时间检验奖）。这篇由国际知名 AI4S 科学家、Mila 终身教授、百奥几何公司创始人唐建博士领衔
长期以来，监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）一直是深度神经网络中最常用的模型适配手段。在中小规模的传统神经网络中，SFT 通常能够稳定提升下游任务表现。
从大模型的提示词到智能体的 Skills，看着进化了，但又没有完全进化。
如果你身边声称将为人类未来负责的人，这样和你聊天，你感受如何： “在应对 ASL-3 级别的灾难性风险时，我们通过机制可解释性的神经解剖，在神经网络的暗物质中，发现了潜伏特工（Sleeper Agen
一直以来，神经网络的激活函数就像是 AI 引擎中的火花塞。从早期的 Sigmoid、Tanh，到后来统治业界的 ReLU，再到近年来的 GELU 和 Swish，每一次激活函数的演进都伴随着模型性能的提升。但长期以来，寻找最佳激活函数往往依赖于人类直觉或有限的搜索空间。
近日，香港城市大学博士生方政儒和所在团队让一群智能体在虚拟迷宫里共同探索，只给它们一个极其简单的目标——那就是学会预测同伴下一秒会看到什么以及会走到哪里。结果发现这些智能体不仅学会了高效合作，还在自己的“大脑”里自发形成了类似动物大脑中的“地图细胞”，甚至发明了一套只有它们才懂的秘密语言。
美国机器人界掌管demo的神，Figure，冷不丁又出一拳！
上海交通大学、波恩大学等院校的研究团队全面总结了当前机器人技术中常用的场景表示方法。这些方法包括传统的点云、体素栅格、符号距离函数以及场景图等传统几何表示方式，同时也涵盖了最新的神经网络表示技术，如神经辐射场、3D 高斯散布模型以及新兴的 3D 基础模型。
爆火神经网络架构KAN一作，毕业新去向已获清华官网认证： 刘子鸣，拟于今年9月加入清华大学人工智能学院，任助理教授。
脉冲神经网络（SNN）不用再纠结二进制短板了。