人工神经网络
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12-20
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Anthropic宣布关键突破，解析人工神经网络行为
人工智能初创公司AnthropicPBC近日宣布了一项重大突破，他们表示已找到一种更好地理解支撑其人工智能算法的神经网络行为的方法。这一研究成果有望在提高下一代人工智能的安全性和可靠性方面产生深远影响，使研究人员和开发者能够更好地控制其模型的行为。这可能对克服理解语言模型行为的挑战至关重要。
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人工神经网络不止学会了下棋，现在还学会了 PS
在加州大学柏克莱分校，有一个团队一直在做人工神经网络的项目。他们同样是运用卷积神经网络，只不过他们的目的不是下棋这种竞技运动，而是很文艺范的要教人工神经网络“审美”和“美术”。
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MIT新创公司Liquid AI融资近4千万美元，希望构建新型液态神经网络人工智能
LiquidAI，一家由MIT孵化的新兴公司，近日成功完成了一轮接近4千万美元的种子轮融资，其目标是构建一种全新类型的人工智能，被称为液态神经网络。这一创新性的技术基于液态神经网络架构，旨在提供更为精简、可解释且动态适应的人工智能系统。该公司希望通过商业化液态神经网络技术，竞争构建GPT模型的基础模型公司，致力于打造超越传统GPT的最佳新型Liquid基础模型。
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新的人工神经元设备可以使用极少能量运行神经网络计算
加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新的人工神经元装置，训练神经网络来执行任务，如识别图像或为自动驾驶汽车导航，有一天可能需要更少的计算能力和硬件。该设备可以使用比现有基于CMOS的硬件少100到1000倍的能量和面积来运行神经网络计算。研究人员在最近发表于《自然-纳米技术》的一篇论文中报告了他们的工作。神经网络是一系列相连的人工神经元层，其中一个层的输出为下一个层提供输入。产生该输入是通过应用一种被称为
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突破神经网络 为量子人工智能铺平道路
意大利研究人员最近通过在一台真正的量子计算机上运行一种特殊的算法，开发出了第一个功能正常的量子神经网络。由意大利帕维亚大学的Francesco Tacchino领导的研究小组在本月早些时候发表了他们关于
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骁龙710集成人工智能引擎 具神经网络处理能力
日前，高通人工智能创新论坛在北京举办。大会上高通推出骁龙700系列第一款移动平台骁龙710，主打终端人工智能。此次大会，除了新款骁龙移动平台吸引大众视线，人工智能一直是一个绕不开的话题。在大会上，高通对近期在人工智能上的布局进行了一次大盘点，还宣布成立人工智能研究部门，将持续对人工智能进行研究。人工智能正在改变世界赋能万物感知，也正成为全球经济发展的新引擎。预计2018年人工智能衍生的商业价值将达到1.2万亿?
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ofo引达沃斯论坛关注人工智能神经网络 率共享单车迈入物联网时代
在海滨城市大连， 2017 年夏季达沃斯论坛围绕“在第四次工业革命中实现包容性增长”，吸引了众多与会嘉宾论道。共享单车首创者、ofo小黄车创始人戴威出席会议。 由于在行业率先应用人工智能神经网络实现智能运营，ofo小黄车得到达沃斯论坛高度关注。ofo在人工智能系统中，应用了与“阿尔法狗”相同的方法——卷积神经网络——预测用户出行需求，另外，ofo还运用谷歌TensorFlow人工智能系统，使预测结果更精确，这是共享单车行业首?
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ofo人工智能神经网络引达沃斯论坛关注全球率先启用“物联网智能
日前 2017 年夏季达沃斯论坛在大连举办，今年达沃斯论坛主题为“在第四次工业革命中实现包容性增长”，共享单车首创者、ofo小黄车创始人戴威出席会议。由于在行业率先应用人工智能神经网络实现智能运营，ofo小黄车得到达沃斯论坛高度关注。ofo在人工智能系统中，应用了与“阿尔法狗”相同的方法——卷积神经网络——预测用户出行需求，另外，ofo还运用谷歌TensorFlow人工智能系统，使预测结果更精确，这是共享单车行业首次将人工智
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ofo率先应用人工智能神经网络 达沃斯论坛引领第四次工业革命
近日， 2017 年世界经济论坛新领军者年会(夏季达沃斯论坛)在大连举办，作为达沃斯杰出青年社区成员，共享单车首创者、ofo小黄车创始人戴威邀请了来自多个国家的 75 位达沃斯全球杰出青年代表和全球青年领袖代表，在大连国际会议中心附近骑着ofo小黄车欣赏沿途的风景。青春、充满活力与希望的景象成为当天大连街头靓丽的风景线。据了解，在第四次工业革命浪潮席卷全球的背景下，今年达沃斯论坛主题为“在第四次工业革命中实现包容性
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ofo率先应用人工智能神经网络实现智能运营 领骑行业新风向
如今，共享单车的彩虹大战已不再是简单粗暴的疯狂烧钱模式，而是进入到精细化运营新阶段。据悉，如今在ofo的人工智能系统中，应用了与“阿尔法狗”相同的方法——卷积神经网络——预测用户出行需求。同时，ofo还运用谷歌TensorFlow人工智能系统，使预测结果更精确。这是共享单车行业首次将人工智能图像处理技术应用于智能运营中，标志着共享单车进入以人工智能为基础、以物联网为载体的运营新阶段，ofo以领骑者之姿再次引领行业智?
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环信人工智能专家李理：详解卷积神经网络
接下来介绍一种非常重要的神经网络——卷积神经网络。这种神经网络在计算机视觉领域取得了重大的成功，而且在自然语言处理等其它领域也有很好的应用。深度学习受到大家的关注很大一个原因就是Alex等人实现的AlexNet（一种深度卷积神经网络）在LSVRC-2010 ImageNet这个比赛中取得了非常好的成绩。此后，卷积神经网络及其变种被广泛应用于各种图像相关任务。这里主要参考了Neural Networks and Deep Learning和cs231n的课程来介绍CNN
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Neural Network Diffusion官网体验入口 A图像生成神经网络模型在线使用地址
NeuralNetworkDiffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像，适用于图像生成和修复等任务。要了解更多关于NeuralNetworkDiffusion的信息并开始创作，欢迎访问官方网站。
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报告：网络犯罪分子正使用Meta的Llama2人工智能发起攻击
网络犯罪团伙已开始利用生成式人工智能进行攻击，包括Meta的Llama2大型语言模型，根据网络安全公司CrowdStrike周三发布的年度全球威胁报告。据CrowdStrike报道，一个名为ScatteredSpider的组织利用Meta的大型语言模型生成了Microsoft的PowerShell任务自动化程序脚本，用于下载“一家北美金融服务公司受害者”的员工登录凭证。那些举办选举的国家中政治活跃的党派很可能会使用生成式人工智能制造虚假信息，以在自己的圈子内传播。
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iOS系统首现木马病毒 人工智能「网络安全」AI应用有哪些?
最近关于「iOS系统首现木马病毒」的报道显示，苹果手机也开始面临来自黑客的网络安全威胁。这提醒人们网络安全技术需要不断进步和完善，以应对日益复杂的网络攻击。欲了解更多，欢迎访问AIbase网站使用其强大的AI应用搜索功能。
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英国网络安全机构警告:人工智能将使网络钓鱼邮件难以分辨
英国网络安全中心近日发布的报告警告称，人工智能技术将使网络钓鱼攻击变得更加难以识别，尤其是那些要求用户重置密码的欺骗性信息。NCSC表示，由于人工智能工具的复杂性，人们将很难辨别这些欺骗性信息，使得网络攻击的威胁水平在未来两年内“几乎肯定”会上升。Martin在一份新闻简报中写道，英国需要重新评估其对勒索软件的应对方式，包括制定更严格的有关赎金支付的规定，并放弃对位于敌对国家的罪犯进行“反击”的“幻想”。
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普华永道调查：全球77%的CEO担心人工智能网络安全风险
近期普华永道对全球4，700多名首席执行官进行的调查显示，虽然企业普遍追逐生成式人工智能潮流，但全球77%的首席执行官对这项技术可能带来的网络安全风险感到担忧。调查还发现，58%的首席执行官预计在未来12个月内，genAI将提高产品质量70%的人认为这项技术将在长期内显著改变公司的业务模式。该公司强调，赢得信任是一次区分公司的机会，需要企业范围的方法和一套可信赖的实践方法。
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亚马逊研究人员利用深度学习增强神经网络分析复杂表格数据
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法，旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成，看似简单，但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时，就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法，有望在实际应用中取得更好的效果。
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Cisco全面投入人工智能，强化网络安全策略
随着Gartner预测今年99%的防火墙违规将由配置复杂性引发，Cisco公司决定通过全新推出的CiscoAI助手和AI动力的加密可见性引擎，全面投入人工智能，加强其网络安全策略。CiscoAI助手基于全球最大的安全数据集进行训练，每天分析超过5500亿安全事件。值得注意的是，虽然AI助手能够解决复杂的防火墙政策问题并自动化和简化SOC团队的工作流程，但这些工具的模型仍然需要在人类的�
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苹果介绍设备端神经网络驱动的「个人声音」辅助功能：残疾人可使用 iPhone 保留自己的声音
今天，苹果分享了一个温馨的广告，展示了其新推出的「个人声音」辅助功能，该功能适用于iPhone、iPad和Mac。图片来自Apple苹果公司在iOS17.iPadOS17和macOSSonoma中引入的个人声音功能允许那些面临失去语言能力风险的用户创建一个类似于他们实际声音的合成语音，以便他们能继续与他人交流。通过个人声音功能，苹果能够完全在设备端训练神经网络，从在保护用户隐私的同时提升语言辅助功能。
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游族网络与腾讯云达成战略合作 加速AI人工智能在游戏领域落地
11月23日，游族网络与腾讯云正式签署战略合作协议。依托腾讯云全球化节点布局以及游戏技术积累，双方将共同加速人工智能在游戏领域的技术创新与应用落地，为全球游戏玩家提供专业服务，共同推动游戏行业技术发展。腾讯云也将针对合作项目进行专项扶持，为游族网络持续提升长线运营能力保驾护航。
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腾讯QQ参加第四届儿童人工智能教育研讨活动，分享未成年人网络安全保护实践
11 月 21 至 24 日，第四届“创教育 创未来”儿童人工智能教育研讨活动在江苏无锡正式启动。本次活动由中国儿童中心携手无锡市教育局、无锡市科学技术协会等多家机构共同举办。作为深受青少年群体喜爱的社交平台，腾讯QQ也受邀参加了本次互动，现场不仅分享了AI技术在未成年人网络保护应用场景，也展示了QQ在未成年人保护的工作实践，与有关部门以及各领域专家学者�
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马里兰&NYU合力解剖神经网络 模型反转用于解释AI生成图像
马里兰&NYU合力解剖神经网络，推出一种新的类反转方法，称为"Plug-InInversion"，用于生成神经网络模型的可解释图像。在神经网络训练中，一些神经元可能永远输出0，被称为"死节点"这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐怖的图像。PII方法为神经网络模型的解释提供了新的工具和途径，有望加深对模型内部行为的理解，进一步推动神经网络研究的发展。
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人工智能驱动的 6G 网络将彻底改变数字交互和日常生活
专家表示，人工智能和6G网络的结合将从根本上改变我们的工作和生活方式，为虚拟现实、互动3D头像、多感官通信、协作机器人和自动驾驶等应用带来革命性的变化。通讯行业的专家和研究者强调了人工智能与第六代通讯技术结合的潜力。GSMA的一份报告建议，采用能效更高的锂离子电池可能会优化这项技术的效能。
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DeepMind验证卷积神经网络在大规模数据集上可媲美视觉变换器
最新研究表明，卷积神经网络在大规模数据集上能够与视觉变换器媲美，挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。在计算机视觉领域，ConvNets一直以来都是在各种基准测试中取得卓越性能的标准。这些结果突显了同时扩展计算和数据资源的重要性，为计算机视觉研究的未来带来了新的启示。
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35年首次证明，NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
10月27日，全球顶级机器人开发商波士顿动力在官网展示了一项新的研究，通过将ChatGPT、Spot以及其他AI模型相结合，开发了一种会说话的导游机器狗。该机器狗能够根据文字、语音提示与人类进行交谈，同时提供了视觉问答功能，可以分析摄像头拍摄的画面，自动生成图像说明。波士顿动力以开发高度先进、灵活且具有实用性的机器人闻名，其产品在工业、研究和消费领域都有
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荐 35年首次证明！NYU重磅发现登Nature：神经网络具有类人泛化能力，举一反三超GPT-4
35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化」能力，不能对没有经过训练的知识做到「举一反三」，几十年来这一直被认为是AI的最大局限之一。我们正一步步接近未来:机器不仅能理解人类的的语言能掌握细微的差别和语义，从促进更加无缝和直观的人机交互未来。
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DeepSparse：利用稀疏性加速神经网络推理
DeepSparse是一种突破性的CPU推理运行时，采用了复杂的稀疏性技术，从实现了神经网络推理的加速。稀疏性是指神经网络中存在许多连接权重为零的情况。多层次API:提供引擎、管道和服务器等多层次的API，以满足不同应用场景的需求。
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多模态神经网络SALMONN 能够理解声音世界的AI模型
SALMONN是一个多模态神经网络，能够直接处理和理解包括语音、音频事件和音乐在内的一般音频输入，并在多种语音和音频任务上取得竞争性表现。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.13289v1.pdfSALMONN采用了两个互补的音频编码器，一个用于处理语音，另一个用于处理非语音音频事件，以实现对各种音频任务的优越性能。这一研究有望推动具有通用听觉能力的人工智能的发展。
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企业担忧生成式人工智能将引发“灾难性”网络攻击
根据最新的PwC报告，企业界担忧生成式人工智能将对网络安全造成“灾难性”影响。这项名为“数字信任洞察”的调查发现，超过半数的企业领导人认为未来一年生成式AI将导致灾难性的网络攻击。今年6月，BT威胁情报专家CatherineWilliams表示，AI在网络安全方面是一把“双刃剑”，因为它被部署在“战场”双方。
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荐 大语言模型迎来重大突破！找到解释神经网络行为方法
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文，公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成，其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为，对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
