「机器遗忘」共找到 366 篇相关文章
直播预约 | 世界模型，点燃下一个AI爆点（第二期）
本周三‘世界模型’沙龙反响热烈，决定加场。4月23日19:00 - 20:30，机器之心集结4位专家探讨世界模型前沿话题，包括刘子纬、赵行、贾奎、刘桂良，直播在机器之心视频号进行。
机器狗翻了个身，国产GPU往前走了坚实一步｜甲子光年
5月18日摩尔线程发布会上，机器狗“小飞”侧空翻，是业内首次基于国产硬件仿真平台训练、国产端侧芯片部署并真机验证。该司以全功能GPU打造国产具身智能基础设施，MT Lambda平台解决多方面问题。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
英伟达发布了跨 AI、机器人和自动驾驶的开放模型、数据集和工具
英伟达发布涵盖多领域的开放模型、数据集和开发工具，扩展多个模型家族。代理式AI领域扩展Nemotron；机器人技术引入Cosmos；自动驾驶有Alpamayo；医疗保健有Clara相关模型。均开放许可，可经GitHub等访问。
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境，如记不住、记太多，还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能，AI应学会主动遗忘，谁先解决此问题，谁就能做出真正懂人的AI。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
AI失忆症有了新解法，哈佛团队开发海马体仿生技术，要用AI终结人类“遗忘史”
近日，AI初创公司Engramme被曝正与投资者接洽融资约1亿美元，潜在估值达10亿美元。其联合创始人是哈佛教授加布里埃尔·克雷曼，技术基于其实验室成果，自研大记忆模型LMMs，已开放记忆API内测申请。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。