谷歌大脑新研究:单一任务强化学习遇瓶颈?「灾难性遗忘」的锅!
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI雅达利游戏,又被推上了强化学习基础问题研究的舞台。来自谷歌大脑的最新研究提出,强化学习虽好,效率却很低下,这是为啥呢?——因为AI遭遇了「灾难性遗忘」!所谓灾难性遗忘,是机器学习中一种常见的现象。在深度神经网络学习不同任务的时候,相关权重的快速
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI雅达利游戏,又被推上了强化学习基础问题研究的舞台。来自谷歌大脑的最新研究提出,强化学习虽好,效率却很低下,这是为啥呢?——因为AI遭遇了「灾难性遗忘」!所谓灾难性遗忘,是机器学习中一种常见的现象。在深度神经网络学习不同任务的时候,相关权重的快速
在刚刚结束的 NVIDIA CES 2025 发布会上,全场唯一的轮式人形机器人托举起了英伟达新一代显卡产品 RTX5090 引发关注。而该机器人正是来自北京银河通用机器人有限公司的Galbot。与此同时,在英伟达位于美国拉斯维加斯 Fountainebleu 展台上,Galbot 机器人还首次进行
罗鸿胤是人工智能领域的青年科学家、MIT 计算机学与人工智能实验室(CSAIL)的博士后研究员,主要关注自然语言处理方向,
“OpenAI新一代大模型Orion没有那么大飞跃”、“Anthropic推迟Claude新模型的发布”、“谷歌即将发布的新版Gemini未达预期”……近日,多家媒体接连爆料AI公司遭遇广泛的技术升级瓶颈,“推迟”、“质疑”、“未达预期”这类词语频繁出现在报道中。在AI变得越来越触手可及的当下,这些
脑机接口距离落地还有多远?上海大学人工智能与医工交叉研究中心主任杨帮华教授告诉《医健AI掘金志》,“资本市场对脑机接口行业还处于观望阶段。”资金,是现阶段限制行业发展的一个重要因素。1973年,美国加州大学洛杉矶分校的计算机科学家雅克·维达尔在前人研究的基础上,做出了一个全新的设想:通过放置在头皮上
11月4日消息,据报道,OpenAI的首席执行官Sam Altman近期透露,公司的创新能力正面临计算能力瓶颈的挑战,这一限制导致新产品推出的节奏未能如预期般迅速。
AI当下,诞生于深度学习领域的各种全新软件技术和数据处理方法,在经历学界多年积累优化后获得性能飞跃。AI方法在不同领域层出不穷的新应用头角崭露,吸引了来自各行各业顶尖团队的深切人们正不懈挖掘AI方法解决技术前沿难题的潜力。
容貌相仿的AI主播出现在不同品牌的直播间内,从“她们”的语速、声调上能够明显感受到与真人有异,面对评论区的提问,主播的反应不如真人迅速、准确 。逛直播间时,你是否会察觉到一些主播的细微变化? 相似的脸同时出现在不同商家的直播间;明明是不同的主播,
作者|黄楠编辑|袁斯来在大模型技术浪潮中,Scaling Law被业界遵循为第一性原理,直至科技媒体The Information在独家报道中指出,OpenAI下一代旗舰模型Orion的训练效果或远不及预期:与GPT-4相比,性能提升也许微乎其微。这引发了从业者对大模型发展路径的深度思考:Scali
神经网络的性能评估 (精度、召回率、PSNR 等) 需要大量的资源和时间,是神经网络结构搜索(NAS)的主要瓶颈。早期的 NAS 方法需要大量的资源来从零训练每一个搜索到的新结构。近几年来,网络性能预测器作为一种高效的性能评估方法正在引起更多关注。然而,当前的预测器在使用范围上受限,因为它们只能建模