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机器学习的鲁棒性、基础模型和再现性
从ACM的意见

机器学习的鲁棒性、基础模型和再现性

对斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang的采访

为什么硅谷还在等待下一个大事件?
从ACM的意见

为什么硅谷还在等待下一个大事件?

科技界的大思想家们失去魔力了吗?

开源情报
从ACM的意见

开源情报

要避免战略上的意外,就需要揭开隐藏在眼皮底下的秘密

图灵的陷阱
从ACM的意见

图灵的陷阱

类人人工智能的前景和风险

微软量子计算主管看到进展
从ACM的意见

微软量子计算主管看到进展

该公司对量子计算的新颖、冒险的方法可能已经准备好将挫折抛在脑后

Facebook的乏味的错误
从ACM的意见

Facebook的乏味的错误

Facebook的小错误也会产生大的后果,但只对我们自己

激光雷达会过时吗?
从ACM的意见

激光雷达会过时吗?

随着自动化的普及,传感技术逐渐从激光雷达转向软件

为什么更好的人工智能可能依赖于假数据
从ACM的意见

为什么更好的人工智能可能依赖于假数据

合成数据可以为人工智能提供比现实世界数据更广泛的教育,但挑战也存在

谷歌的机器人学习与语言泛化
从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

个人人工智能,一项将改变我们世界的新技术?
从ACM的意见

个人人工智能,一项将改变我们世界的新技术?

下一个版本的人工智能是人脑和计算机系统的技术共生吗?

人工智能能听懂我们的语言吗?
从ACM的意见

人工智能能听懂我们的语言吗?

大型语言模型能告诉我们语言的本质、理解能力、智力、社会性和人格吗?

锈的好处
从ACM的意见

锈的好处

深入讨论Rust的优点,它的未来等等

2021年是怪物AI模型之年
从ACM的意见

2021年是怪物AI模型之年

GPT-3开启了越来越大的AI模型的新趋势,但它们会发展到多大呢?

为什么现在对Web3感到兴奋还为时过早
从ACM的意见

为什么现在对Web3感到兴奋还为时过早

围绕着Web3愿景的理想主义是伟大的,但我们以前也经历过

对人工智能来说,理解意味着什么?
从ACM的意见

对人工智能来说,理解意味着什么?

人工智能似乎可以理解数据,这很简单,但设计一种对机器知识的真正测试被证明是困难的

跨越公司边界的人工智能
选自ACM通信

跨越公司边界的人工智能

在不公开数据的情况下实现有效的跨公司AI。

寻址算法歧视
选自ACM通信

寻址算法歧视

在构建和使用分类算法时考虑技术设计和公民权利的交叉。

Log4j漏洞:为什么你对它的热情是错误的
从ACM的意见

Log4j漏洞:为什么你对它的热情是错误的

Log4j漏洞太过复杂,无法归结为单一原因

量子计算即将实现量子飞跃
从ACM的意见

量子计算即将实现量子飞跃

最近几周,量子计算机经历了许多显著的改进

AWS有一个性感的现代化新玩法:大型机
从ACM的意见

AWS有一个性感的现代化新玩法:大型机

AWS在“re: invention 2021”上宣布了一系列很酷的服务,但没有一个比它的大型机现代化服务更重要
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