「神经拟态计算」共找到 758 篇相关文章
PAS刊发西工大张伟伟教授智能流体力学重磅综述论文
西工大张伟伟教授团队受主编邀请，系统调研人工智能与流体力学交叉领域进展。通过科学计量学方法，展示发展脉络、现状与前沿方向，分析研究格局、梳理团队，为该领域提供全景图。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
光场显微飞跃AI时代！清华等首提SeReNet：毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络，能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建，摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰，在多实验展现价值，推动生物成像技术发展。
如何通俗的读懂算力？
文章以拼图比赛作比，介绍了通用、科学、智能、AI专用这四种算力类型及其作用，指出摩尔定律失效下工程师探索创新提升算力。还阐述算力生态各环节，最后点明未来AI成算力市场核心引擎，中国算力发展亮眼。
AI for Science开始“动手”了：机器人正式走进国家级实验室
今年7月，国家级科研平台实验室迎来首批Monte2人形机器人，由源络科技与实验室联合研发。它能完成复杂实验操作，缓解人工瓶颈。全球自主实验室成趋势，源络发起“原点计划”推动AI for Science迈向实验室3.0。
David Baker、宋乐等联手创办GenBio AI: 虚拟细胞只是开始，数字有机体才是终局
GenBio AI 在《Nature Medicine》发文，提出构建能模拟生命运行的“数字有机体”（AIDO），还阐述构建路线及应用设想。该公司团队强大，目前已进入 AIDO 构建第二阶段，但面临评估、可解释性等难题。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
马斯克刚刚官宣了“芯片美国梦”
美国当地时间3月21日，马斯克联合SpaceX、Tesla、xAI发布TERAFAB项目，启动超大规模芯片制造设施，目标年产1太瓦计算能力，80%产能服务太空任务，虽面临诸多挑战，但意义深远。
AI看不懂的色盲测试背后，藏着一场像素与诗意的战争。
作者和同事测试AI色盲测试图，多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错，仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现，AI看图断章取义，缺乏人类的“格式塔”能力。
2025最大AI赢家的凡尔赛年度总结，哈萨比斯Jeff Dean联手执笔
谷歌由Jeff Dean和哈萨比斯牵头完成2025年AI年度总结与趋势展望报告。报告梳理八大研究方向，展示谷歌在模型能力、产品集成、创造力赋能等多领域进展，强调安全责任与开放合作。