「神经科学启发的AI方法」共找到 482 篇相关文章
国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
xAI工程师播客聊太嗨，马斯克解雇了他
xAI工程师Sulaiman Ghori在播客上透露诸多公司内部细节，如MacroHard技术路线、算力部署方案等，后被解雇，引发网友猜测，其内容或为行业带来启发。
大模型也需要睡觉！让AI打个盹，醒来更聪明
卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
ChatGPT这次对数学教育动了真格，家长学生都不用愁了
OpenAI针对数学和科学学科抽象难学问题，推出ChatGPT动态可视化交互解释新功能，从超70个核心概念起步，可让用户拖动变量、调整公式，实时观察结果变化，今日面向全球已登录用户开放。
Sam Altman最新采访：我们即将破解超级智能，但社会可能依然糟糕，人形机器人是终极梦想
Sam Altman在访谈中分享对未来5到10年AI见解，涉及AI发现新科学、人形机器人、超级智能悖论等，还谈到OpenAI蓝图、能源供应及行业竞争，爆料扎克伯格天价挖人。
被高薪吸引却遭愚弄！科学家怒曝AI科研黑幕：多为个人“捞金”，DeepMind百万成果是“垃圾”
物理学家 Nick McGreivy 分享应用 AI 做研究的经历，指出 AI 在解决偏微分方程上效果不佳，与宣传不符。他还提到 DeepMind 成果遭质疑，研究存在数据泄露、报告偏差等问题，认为 AI 在科学领域没那么成功。
告别Reasoning模型的“灵光一现”，推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。
2.2 万 Star 的 AI 虚拟伴侣项目！AIRI，连续一周登上 GitHub 日榜热门！
AIRI是moeru - ai团队开发的开源项目，目标是让用户拥有自己的AI虚拟角色。它受Neuro - sama启发，能陪玩游戏、多端支持、有形象且支持30多种LLM提供商，还在持续发展。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。