
深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标
深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标Kapoor 在 2024 年 TechCrunch Disrupt 大会上启动了一场关于“新数据管道”的对话,讨论现代 AI 应用的背景,他的对话伙伴包括风险投资公司NEA的合伙人Vanessa Larco,以及数据集成平台Fivetran的首席执行官George Fraser。
Kapoor 在 2024 年 TechCrunch Disrupt 大会上启动了一场关于“新数据管道”的对话,讨论现代 AI 应用的背景,他的对话伙伴包括风险投资公司NEA的合伙人Vanessa Larco,以及数据集成平台Fivetran的首席执行官George Fraser。
2024年诺贝尔物理学奖和诺贝尔化学奖于10月揭晓,获奖者分别为美国科学家约翰·J·霍普菲尔德(John J.Hopfield)与英国科学家杰弗里·E·辛顿(Geoffrey E.Hinton),以及美国生物化学家大卫·贝克(David Baker)和谷歌旗下DeepMind公司AI科学家德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John M.Jumper)。
依稀记得十年前,我在上遥感概论专业课时,老师带我们用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件做地物分类,每个人电脑上先发一段区域的遥感影像,进行人工判读和标注,比如把这个区域影像上的林地标注出来喂给模型,再用这个模型去识别另外一个区域影像中的林地,机器学习中典型的的有监督学习应用。
2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论,原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton(杰弗里·辛顿),并非是传统意义上的物理学家,而是一位极具声望的人工智能研究科学家,被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。
自近日获知自己摘得诺贝尔物理学奖之后,76 岁的人工智能教父 Geoffrey Hinton 便「闲不住」了。
AI数字员工来了 10月8日,诺贝尔物理学奖一经公布,瞬间惊爆了世界。甚至获奖人之一的杰弗里·E.辛顿(Geoffrey E. Hinton)本人,都大吃一惊。
不是真·物理学家
今年的诺贝尔物理学奖颁给了两位享誉盛名的 AI 研究者 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton,这确实让很多人感到意外。
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton,另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer,从注意力模块入手,实现了Transformer的核心能力提升。
2024年诺贝尔物理学奖揭晓,今年颁给了约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和图灵奖得主、AI教父杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton),以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明。