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【深度学习】生成对抗网络（GANs）详解！
、概述 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks 是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型...
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图灵奖得主吵起来了，LeCun：Bengio、Hinton等的AI灭绝论是荒谬的
AI 风险的问题，各路大佬们也是意见不统一。有人带头签署联名信，呼吁 AI 实验室应立即暂停研究，深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 等都支持这一观点。 就在...
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像搭乐高一样做数学定理证明题，GPT-3.5证明成功率达新SOTA
化的证明搜索算法则面临着搜索空间的组合爆炸问题，导致非平凡的定理证明往往超出了当前的计算能力限制。 深度学习的发展为形式化数学和自动定理证明提供了新的机遇。近年来，一种名为神经定理证明（neural...
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人工智能教程（一）：基础知识
ntelligence、数据科学data science、机器学习machine learning、深度学习deep learning方面的基本知识。但是应该从哪里开始呢？ 为了找到答案，我浏览了大量...
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龙与地下城：大模型文字游戏之路
任何设置就可以在浏览器中使用。它不仅提供了可靠的计算资源，还配备了GPU和TPU，可以加速机器学习或深度学习项目。Colab的特点包括实时多人协作、免费GPU资源、易于分享和集成Google Driv...
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小模型如何比肩大模型，北理工发布明德大模型MindLLM，小模型潜力巨大
未经认证的网站中的连续重复短语。 最终我们获得了数据如下表： Scaling Law 为了确保在深度学习和大型语言模型的训练成本不断增加的情况下获得最佳性能，我们进行了数据量和模型容量之间的关系研...
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生成的分子几乎 100% 有效，用于逆向分子设计的引导扩散模型
「从头分子设计」是材料科学的「圣杯」。生成深度学习的引入极大地推进了这一方向，但分子发现仍然具有挑战性，而且往往效率低下。 以色列理工学院（Technion-Israel Institute of...
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DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络（ConvNets）的发展。近十年来，ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来，它们越来越多地被 ViTs（Vision Transformers...
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用检索增强生成技术解决人工智能幻觉问题
挑战，并讨论可用于缓解幻觉的技术。 生成式人工智能的变革效应 生成式人工智能模型使用一种被称为深度学习的复杂计算过程来识别大量数据集中的模式，然后利用这些信息创建新的、令人信服的输出。这些模型通...
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生成式人工智能如何重新定义图像搜索
方法，不同的公司有自己的专有技术。然而，有些技术是这些公司所共有的。 人工智能图像搜索以及许多其他深度学习系统的核心是嵌入，嵌入是不同数据类型的数值表示。例如，512×512分辨率的图像包含大约26...