标题：《Transformer架构与AI革命：谷歌八子JakobUszkoreit专访》正文：2017年，一场革命性的技术风暴席卷了人工智能领域，其源头来自一篇由谷歌的八位机器学习研究人员共同发表的本文——《注意力就是你所需要的一切》（AttentionIsAllYouNeed）。本文引领了AI技术的新纪元，引入了Transforme...

更新时间：2024-11-18 00:45:33

新智元报道：近日，一项在Nature上发表的研究彻底驳斥了大型语言模型（LLM）具有类人推理能力的说法。研究者设定的“人类亲吻难题”让7个大模型彻底迷惘。研究者表示，与其说LLM是科学理论，不如说它们更接近工具，例如广义导数。那么，LLM是否真正拥有类似人类的符合理解和推理能力呢？为了探究这一问题，许多认知科学家和机器学习研究人员都认...

更新时间：2024-11-17 01:11:25

《注意力机制与人工智能技术的创新探索：雅各布·乌斯克尔特的深度思考》报道：本报综合报道近日，谷歌的前机器学习研究人员雅各布·乌斯克尔特在TEDAI大会上接受了媒体采访，分享了他在人工智能领域的经历与洞察。尤其引人关注的是他对Transformer架构的深入贡献以及其在人工智能领域的应用与发展趋势。作为谷歌八子之一，乌斯克尔特在Tran...

更新时间：2024-11-15 16:49:44

谷歌Transformer架构的崛起与未来：从注意力模型到生物计算的新冒险在科技领域，一些突破性的进展往往源于一个独特的想法和一群执着的研究者。今年1月，谷歌的八位机器学习研究人员共同发表了一篇题为《注意力就是你所需要的一切》（AttentionIsAllYouNeed）的研究本文，本文提出了一个全新的观点，改变了我们对人工智能的认知...

更新时间：2024-11-15 16:13:58

跨学科的机器学习，争抢诺贝尔物理学奖与图灵奖的光环——向科学与未来展望的惊人力量致敬新华社斯德哥尔摩报道，随着2024年诺贝尔物理学奖的揭晓，人工智能领域的机器学习研究大放异彩，这一重要奖项颁发给了引领跨学科研究的领军人物——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿，这不仅仅是关于诺贝尔奖与计算机界的图灵奖之间的一种微妙比拼，更是科学领域在追求...。

更新时间：2024-10-12 07:01:47

MLR，Copilot，利用大型语言模型，LLM，自动化机器学习研究的探索一、引言随着科学技术的快速发展，机器学习研究作为创新的核心驱动力，面临着诸多挑战，实验过程复杂、耗时且易出错，研究进展缓慢以及对专门知识需求高的现状，使得机器学习研究的自动化成为迫切需求，近期，大型语言模型，LLM，在生成文本和代码方面的强大能力，为科学研究带来...。

更新时间：2024-09-26 02:48:01