神经网络也有空间意识！学会在Minecraft创建地图，登上Nature子刊
神经网络也有空间意识！学会在Minecraft创建地图，登上Nature子刊这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。
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4679 点击 2024-07-23 16:29
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这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。
低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
神经网络拟合数据的能力受哪些因素影响？CNN一定比Transformer差吗？ReLU和SGD还有哪些神奇的作用？近日，LeCun参与的一项工作向我们展示了神经网络在实践中的灵活性。
生物神经网络有一个重要的特点是高度可塑性，这使得自然生物体具有卓越的适应性，并且这种能力会影响神经系统的突触强度和拓扑结构。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。
神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例
将神经元视为微型控制器。
天津大学量子智能与语言理解团队创新性地将量子计算引入隐式神经表征领域，提出了量子隐式表征网络（Quantum Implicit Representation Network, QIREN）。
香港大学推出的XRec模型通过融合大型语言模型的语义理解和协同过滤技术，增强了推荐系统的可解释性，使用户能够理解推荐背后的逻辑。这一创新成果不仅提升了用户体验，也为推荐技术的未来发展提供了新方向和动力。