「哈佛神经科学家」共找到 365 篇相关文章
Nature 正刊收录!清华 FIB 实验室揭示:AI 提升科学家个人影响力,却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
小米语音首席科学家:AI发展的本质就像生物进化,不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出,AI发展像生物进化,是不断试错过程,开源是核心加速器,没开源行业进化或慢千倍,大公司应“两条腿走路”。
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。
刚刚,全球首个AI科学家登上Nature!包揽提出idea到写论文全流程,已通过人类盲审
历经一年半研发,Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程,代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律,也指出其局限,引发伦理探讨。
AGI只是硅谷的幻想?!AI科学家盛赞中国,并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客发文指出,计算需遵循物理定律,线性进步要消耗指数级资源,硬件升级红利已尽。他认为美国追求超级智能短视危险,中国重应用普及更务实,AGI不会发生,超级智能是幻想。
AGI只是硅谷的幻想?!AI科学家盛赞中国,并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出,计算须遵循物理定律,线性进步要指数级资源,硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际,中国重应用普及更务实,AGI难以实现。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等:神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例,提出面向神经算子的可信度评估框架,考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示,物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
剑指“美国版 DeepSeek!”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈:剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法,带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来,想打造“美国版 DeepSeek”。
腾讯开源三大具身基座模型,首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间,腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差,后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层,配合具身智能体和框架构成完整矩阵,还解决语言信息不足等问题,并在工业和养老场景测试。
哈佛物理教授疯了:我让AI写论文,结果两周干完博士一年工作!已发顶刊
哈佛物理学教授Matthew Schwartz指导Claude 4.5,两周产出顶刊级量子场论论文,人类博士生则需一两年。实验中AI展现能力也暴露问题,教授总结其优缺点及应对心法,还探讨人类科研人员未来。