神经网络
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抖音公开算法原理 通过神经网络计算预估用户行为
站长之家（ChinaZ.com）4月16日 消息:抖音集团在抖音安全与信任中心开放日活动上，首次向公众全面公开了其算法原理、机制及治理政策。此次开放日活动旨在邀请广大网友深入了解抖音的推荐算法，体验抖音安全与信任中心的功能，并广泛征集社会各界的意见和建议，共同构建一个更加美好、安全、可信任的社区环境。抖音的推荐算法作为人工智能机器学习技术的重要应用场�
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iPhone 15 Pro Max喜提iOS 18：神经网络引擎性能提升明显
在WWDC开发者大会上，苹果正式推出iOS18系统，iPhone15ProMax现在可以升级到iOS18测试版。Geekbench跑分网站显示，运行iOS18测试版的iPhone15ProMax在神经引擎推理测试中的总分达到了7516分，相比之下，运行iOS17.5.1的iPhone15ProMax的成绩是6000分左右，前者高出25%左右。它不但有30多种层来支持广泛的深度学习还支持诸如树集成、SVM和广义线性模型等标准模型。
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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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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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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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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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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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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。
