最近，IBM推出一款全新的14nm模拟AI芯片，效率达到了最领先GPU的14倍，可以让H100物有所值。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41928-023-01010-1目前，生成式AI发展道路上最大的拦路虎，就是它惊人的耗电量。AI所需的资源，是不可持续增长的。而IBM，一直在研究重塑AI计算的方法。他们的一大成就，就是模拟内存计算/模拟人工智能方法，就可以借助神经网络在生物大脑中运行的关键特征，来减少能耗。这种方法，可以最大限度地减少我们在计算上花费的时间和精力。英伟达的垄断，要被颠覆了？IBMAI未来的最新蓝图：模拟AI芯片能效高出14倍根据外
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。人工神经网络（ANN）的学习方式，竟然与人脑极为相似！你没听错，至少在处理语言这块上，机器似乎更像人了。先看下面这张图：图片蓝色代表的是人的脑电波信号，红色代表的是人工神经网络信号。而这是人脑和机器听同一个语音时所作出的反应。是不是非常相似，有木有被惊到？实际上这张图来源于最近的一项研究，相关论文已被发表在了Nature子刊Scientificreports上。图片而此前，关于人的大脑以及机器的大脑是如何进行学习的问题，始终是一个谜。“神经网络的学习方式是否与人类相同”这个话题，也一直存在争议。所以到底有什么证据可以证
原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4467作者：seven_视频字幕生成目前已成为工业界AI创作领域非常火热的研究话题，这一技术可以应用在短视频的内容解析和讲解中，AI讲故事的技术已经越来越成熟。而在学术界，研究者们更加倾向于探索字幕生成的评价标准以及可扩展性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.15103代码链接：https://github.com/UARK-AICV/VLTinT本文介绍一篇刚刚被人工智能领域顶级会议AAAI2023录用的文章，该文不再局限于传统的短视频字幕生成任务，而是在此基础上更进一
原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4467作者：seven_视频字幕生成目前已成为工业界AI创作领域非常火热的研究话题，这一技术可以应用在短视频的内容解析和讲解中，AI讲故事的技术已经越来越成熟。而在学术界，研究者们更加倾向于探索字幕生成的评价标准以及可扩展性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.15103代码链接：https://github.com/UARK-AICV/VLTinT本文介绍一篇刚刚被人工智能领域顶级会议AAAI2023录用的文章，该文不再局限于传统的短视频字幕生成任务，而是在此基础上更进一
目前模拟人脑神经元的网络主要有以下几种：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）：ANN是一种基于人脑神经元结构和功能的计算模型，包括前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络等。脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork，SNN）：SNN是一种基于神经元脉冲放电方式的计算模型，与ANN不同的是，SNN中神经元之间的信息传递是通过脉冲信号来实现的。深度置信网络（DeepBeliefNetwork，DBN）：DBN是一种基于多层神经网络的无监督学习算法，可以用于特征提取、数据降维、分类等任务。脑机接口（Brain-ComputerInterface，B
咱们知道，科学家们曾经培养出了一盘大脑细胞，教会了它们打乒乓球。而如今，他们竟然想用这盘脑细胞造出计算机了？在2月28日发表在《科学前沿》上的一篇论文中，一个科学家团队描述了他们的计划：将3D人类脑细胞团块（也即大脑类器官）转化为能够执行高级计算任务的生物硬件。论文地址：https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235直白地说，就是开发一个由人脑细胞驱动的「生物计算机」。「虽然基于硅的计算机在数字方面肯定更好，但大脑更擅长学习，」约翰霍普金斯大学的微生物学教授JohnHartung说。
咱们知道，科学家们曾经培养出了一盘大脑细胞，教会了它们打乒乓球。而如今，他们竟然想用这盘脑细胞造出计算机了？在2月28日发表在《科学前沿》上的一篇论文中，一个科学家团队描述了他们的计划：将3D人类脑细胞团块（也即大脑类器官）转化为能够执行高级计算任务的生物硬件。论文地址：https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235直白地说，就是开发一个由人脑细胞驱动的「生物计算机」。「虽然基于硅的计算机在数字方面肯定更好，但大脑更擅长学习，」约翰霍普金斯大学的微生物学教授JohnHartung说。
AI模型与人脑在数学机制上并没有什么区别。只要模型够大、样本够多，AI就可以变得更智能！chatGPT的出现，实际上已经证明了这点。1，AI和人脑的底层细节都是基于ifelse语句逻辑运算，是产生智能的基础运算。编程语言的基本逻辑是ifelse，它会根据条件表达式把代码分成两个分支。在这个基础上，程序员可以写出非常复杂的代码，实现各种各样的业务逻辑。人脑的基本逻辑也是ifelse，ifelse这两个词就来自英语，对应的中文词汇是如果...否则...人脑在思考问题时也是这么一个逻辑思路，这点上跟电脑没有区别。ifelse语句，逻辑的核心AI模型的“ifelse语句”就是激活函数！AI模型的一个
AI模型与人脑在数学机制上并没有什么区别。只要模型够大、样本够多，AI就可以变得更智能！chatGPT的出现，实际上已经证明了这点。1，AI和人脑的底层细节都是基于ifelse语句逻辑运算，是产生智能的基础运算。编程语言的基本逻辑是ifelse，它会根据条件表达式把代码分成两个分支。在这个基础上，程序员可以写出非常复杂的代码，实现各种各样的业务逻辑。人脑的基本逻辑也是ifelse，ifelse这两个词就来自英语，对应的中文词汇是如果...否则...人脑在思考问题时也是这么一个逻辑思路，这点上跟电脑没有区别。ifelse语句，逻辑的核心AI模型的“ifelse语句”就是激活函数！AI模型的一个
