「神经科学启发的AI方法」共找到 493 篇相关文章
研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。
Hinton与姚期智对谈:认为人类的意识特殊,那是危险的无稽之谈
图灵奖得主Geoffery Hinton与姚期智对谈AI相关话题。Hinton认为人脑可给AI借鉴,还探讨人类未来与AI道德,强调训练善良AI重要;他觉得大模型有理解能力,将人类意识特殊化是危险无稽之谈。
77岁Hinton首度访华,周伯文高能交锋!17分钟尖峰对话震撼全场
7月26日,77岁的AI教父Hinton首度访华,与周伯文教授进行17分钟尖峰对话。Hinton称多模态大模型已有「意识」,建议分技术训练「聪明」与「善良」AI,两人还探讨AI发展路径并寄语青年科研者。
【陪跑计划专访】孙淳:梦神观|三影堂北京
三影堂“青年艺术家陪跑计划”入围者孙淳,其个展“梦神观”于2025年7月5日至24日在三影堂摄影艺术中心展出。展览涉及多种媒介,孙淳分享创作思考,还谈及与导师交流感想及后续创作方向。
只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型(HRM),该模型仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型,还引入近似梯度等创新设计。
AI4Science 图谱,如何颠覆10年 x 20亿美金成本的药物研发模式
文章指出AI for Science让生命科学与数字互联网融合,加速科学发现。以四象限为框架,梳理了Biology Foundation Model、AI Scientist等玩家,介绍相关模型和公司,展示其对药物研发流程的重塑。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
40岁开始预防衰老最有效!1.9万人脑扫描揭秘:大脑衰老有“关键窗口期”
一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究,分析超1.9万人功能性磁共振成像,发现大脑衰老非线性,与胰岛素抵抗增加相关。还发现酮体可绕过胰岛素抵抗供能,40 - 59岁干预效果最佳。
LSTM之父22年前构想将成真?一周内AI「自我进化」论文集中发布,新趋势涌现?
本文介绍AI模型自我进化方向的进展,涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进;还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法,展现AI自我进化潜力。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。