来源：ACM编辑：Priscilla Emil2018年，ACM（国际计算机学会）决定将计算机领域的最高奖项图灵奖颁给Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey...

来源：专知普林斯顿大学计算机科学系教授Sanjeev Arora做了深度学习理论理解探索的报告，包括三个部分：Why overparametrization and or...

例如，假设我的名字是June。如果句子中还有其他几个女性的名字，则June的表征将变得更接近女性人名的表征，如果句子中出现了月份相关的单词，June的表征将变得更接近“六月”的表征。表征的对比学习（contrastive learning of representations）被证明非常有效，但是它存在一个主要缺陷：要学习具有N位互信息的成对的表征向量，我们需要将正确的对应向量和大约2^N个错误的

虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。在所有实验中，深度指的是 actor 网络和两个 critic encoder 网络的配置，这些网络被共同扩展。普林斯顿大学和华沙理工的最新研究提出，通过将神经网络深度从常见的 2-5 层扩

来源：陈德旺科学网博客深度学习，尤其是深度神经网络学习算法的兴起和大数据的加持，结合GPU的算力，如同 “三英战吕布”，终于搞定了人工智能这一反复无常的“吕布”， 使得人工智能得以第三次...

来源：Datawhal作者：陈思州本文将完全聚焦于大语言模型本身解答一个关键问题：现代智能体是如何工作的？我们将从语言模型的基本定义出发，通过对这些原理的学习，为理解LLM如何获得强大的知识储备与推理能力打下坚实的基础。一、语言模型与 Transformer 架构语言模型 (Language Model, LM) 是自然语言处理的核心，其根本任务是计算一个词序列（即一个句子）出现的概率。一个好的语

导语在过去的十年里，我们见证了深度学习的崛起，逐渐在人工智能领域占据主导地位。人工神经网络以及具有大内存的硬件加速器的进步，加上大型数据集的可用性，使得从业者能够训练和部署复杂的神经网络模型，并在跨越计算机视觉、自然语言处理和强化学习等多个领域的任务上取得最先进的性能。然而，随着这些神经网络变得更大、更复杂、应用更广泛，深度学习模型的基本问题变得更加明显。众所周知，最先进的深度学习模型存在各种问题

来源：德先生概要：2016年初，AlphaGo战胜李世石成为人工智能的里程碑事件。其核心技术深度强化学习受到人们的广泛关注和研究，取得了丰硕的理论和应用成果。深度强化学习进展:  从AlphaGo到AlphaGo Zero唐振韬, 邵坤, 赵冬斌 , 朱圆恒中国科学院 自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室, 北京 100190中国科学院大学, 北京 100190摘要: 2016年初，Al

来源：网络大数据（ID:raincent_com）摘要：这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将

选择早期融合，虽然可能意味着更彻底的重构，但它指向的是一条构建更原生、更高效、可能也更“智能”的多模态系统的新路径。Shukor 等人的研究发现，无论是采用早期融合（模型从一开始就处理原始多模态输入）还是晚期融合（类似 LLaVA，连接预训练模块）的 NMMs，其验证损失（L）随着总计算量（C）的增加而下降的速率（指数 c 约为 -0.049），与。等模型的成功所展示的那样，多采用“晚期融合”——