模型被投毒攻击，如今有了新的安全手段，还被AI顶刊接收
模型被投毒攻击，如今有了新的安全手段，还被AI顶刊接收现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
来自主题: AI技术研报
6242 点击 2024-04-16 21:48
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现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果
AI和机器人专家的长远目标，是创造出具有一般具身智能的代理，它们能够像动物或人类一样，在物理世界中灵活、巧妙地行动
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。
随着以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破，学术界与工业界逐渐意识到人工智能技术在图像、视频压缩领域的巨大应用潜力。
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奥本海默曾引用《薄伽梵歌》：「现在我变成了死亡」。深度学习之父Hinton，也同样痛悔毕生工作。最近，Hinton、Bengio、Stuart Russell、张宏江、黄铁军、王仲远、姚期智、张亚勤等大佬齐聚中国版「布莱切利」峰会上，签署了《北京AI安全国际共识》。
以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而，纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性，如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。