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盾状结构与图像的关键在其中心，插图

密码转换和敏捷性的研究在哪里?

来自ACM通讯

随着量子安全算法越来越接近标准化，行业面临的差距。

大卫·奥特，肯尼·帕特森，丹尼斯·莫罗|2023年4月1日

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在机器和思想的边界

这是对研究员莱纳斯·李的采访。梯度
来自ACM的意见|2023年1月19日

密集视觉表示，nerf和机器人的llm

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密集视觉表示，nerf和机器人的llm

谷歌研究科学家Pete Florence讨论了机器人如何从密集的视觉表示、神经辐射场和大型语言模型中受益.... 梯度
来自ACM的意见|2023年1月5日

Yoshua Bengio:深度学习的过去、现在和未来

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Yoshua Bengio:深度学习的过去、现在和未来

2018年acm上午图灵奖获得者讨论了他的职业生涯、合作、深度学习的前景以及该领域的发展方向。梯度
来自ACM的意见|2022年11月22日

来自ACM的意见

通过大型模型的开放性和演化

这是与Joel Lehman的对话，他是OpenAI和Uber AI实验室的机器学习科学家。梯度
来自ACM的意见|2022年9月23日

来自ACM的意见

语言学与自然语言处理的发展

采访斯坦福大学人工智能实验室主任、斯坦福大学以人为本人工智能副主任克里斯托弗·曼宁…… 梯度
来自ACM的意见|2022年9月9日

来自ACM的意见

教机器人在日常生活中帮助人们

采访《每日机器人》的麦克斯·布劳恩。梯度
来自ACM的意见|2022年6月8日

将大型语言模型与人类价值连接起来

来自ACM的意见

将大型语言模型与人类价值连接起来

人工智能研究员Connor Leahy谈到了复制GPT-2/GPT-3、超人人工智能、人工智能对齐、人工智能风险和研究规范等梯度
来自ACM的意见|2022年2月4日

机器学习的稳健性、基础模型和再现性

来自ACM的意见

机器学习的稳健性、基础模型和再现性

采访斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang 梯度
来自ACM的意见|2022年1月31日

来自ACM的意见

谷歌的机器人学习与语言泛化

机器人研究科学家Eric Jang谈论机器人操作和自我监督机器人学习梯度
来自ACM的意见|2022年1月10日

来自ACM的意见

自我监督学习和大型语言模型

斯坦福大学一名博士生讨论了最近关于理解、构建和控制预训练模型的研究梯度
来自ACM的意见|2021年11月16日

RL基准测试，人工智能的气候影响和法律人工智能

来自ACM的意见

RL基准测试，人工智能的气候影响和法律人工智能

斯坦福大学法学博士候选人Peter Henderson谈到了创建有益于社会的强大决策系统和机器学习方法梯度
来自ACM的意见|2021年11月8日

来自ACM的意见

强AI需要自主构建可组合模型

人工智能构建的模型必须编码经验的基本模式梯度
来自ACM的意见|2021年11月3日

来自ACM的意见

元学习和基于模型的强化学习

斯坦福大学教授切尔西·芬恩谈论机器人和元学习研究梯度
来自ACM的意见|2021年10月15日

Yann LeCun谈研究开端和最新进展

来自ACM的意见

Yann LeCun谈研究开端和最新进展

深度学习先驱讨论图像处理的早期阶段和计算机视觉自监督学习的发展 渐变播客
来自ACM的意见|2021年9月23日