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EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘，产生鲁棒的特征，具有轻量级、即插即用等特点，能够无缝集成到现有的预训练深度网络中，训练成本低。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练，英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs，纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
神经网络的概念、技术基本实现原理、应用场景与产品案例等方面的内容，一起来看看，或许会对AI产品经理们有所帮助。
在ChatGPT火爆出圈后，越来越多的人对人工智能、深度学习、神经网络等名词更加好奇，身边的朋友最近也频繁的问我，AI究竟为什么如此强大？今天我就用大家都看得懂的小学数学知识，来带大家感受人工智能的魅力，带大家认识神经网络。
DeepMind最新研究发现，只要模型设计上没有缺陷，决定模型性能的核心可能是训练计算量和数据。在相同计算量下，卷积神经网络模型和视觉Transformers模型的性能居然能旗鼓相当！
马斯克的xAI，首项公开研究成果来了！ 共同一作之一，正是xAI创始成员、丘成桐弟子杨格（Greg Yang）。
与线性神经网络相比，液态神经网络具有类似人脑的非线性和创造性，是人工智能领域的一个重要而独特的元素。它们在应对天气预测、股市分析和语音识别等复杂挑战方面表现出色，而这些领域以前一直由人类主导的。
当乔纳森·多伊奇 (Jonathan Deutsch) 为科学目的嗅探 400 瓶未贴标签的液体时，他还不知道自己这次的对手是人工智能。作为一名在德雷克塞尔大学帮助食品开发的研究厨师，他很高兴有机会磨练自己的嗅觉。