除了Ilya,刚拿诺奖的Hinton还教出了这些AI博士
PeterBrown博士期间主要研究自动语音识别中的声学建模问题。他曾在IBM研究所从事语音识别、机器翻译和大规模语言模型的研究。DavidAckley(1987)DavidAckley是新墨西哥大学计算机科学名誉教授,致力于在无限可扩展的计算机架构上研究、开发和倡导稳健优先、尽力而为的计算。DavidAckley的工作涉及神经网络、机器学...
拿诺奖的Hinton教出了一众改变世界的AI博士,一个比一个牛逼
PeterBrown博士期间主要研究自动语音识别中的声学建模问题。他曾在IBM研究所从事语音识别、机器翻译和大规模语言模型的研究。DavidAckley(1987)DavidAckley是新墨西哥大学计算机科学名誉教授,致力于在无限可扩展的计算机架构上研究、开发和倡导稳健优先、尽力而为的计算。DavidAckley的工作涉及神经网络、机器学...
AI 蛋白质夺诺奖,清华聂再清:大模型解码生物语言 | 智者访谈
我们知道您在自然语言处理和语音识别等方面有着深入的研究和实践,目前在清华大学智能产业研究院(AIR),主要从事生物医药相关的研究工作,并且在AlR孵化的公司水木分子担任首席科学家,很高兴能与您就AI赋能药物研发进行探讨。您之前讲过在药物研发领域,一个核心的矛盾就是干湿实验无法结合,比如说干实验预测出来的结...
人工智能的过去和未来:从刚得诺奖的杰弗里·辛顿到AI Agent
“连接主义AI”的核心思想是学习,通过处理大量数据并自动调整神经网络的权重和参数,来完成各种不同的任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。这种方法强调了从数据中学习和发现模式,而不再是依赖人类专家提供的规则和知识。真正引爆AI新浪潮的关键节点是在2012年,由这次诺奖得主辛顿等人开发的AlexNet深度神经网络,...
智能座舱算法基础之语音识别篇
智能座舱算法基础之语音识别篇近年来人工智能技术快速发展,比较引人注目的包括智能语音技术、计算机视觉技术和自动语音识别技术等。其中,自动语音识别(ASR),简称语音识别,是重要的组成部分。其主要目标是把语音信号转变为相应的文字,从而让机器具有听觉功能,能够直接接收人的口语命令,实现人机自然的交互。
什么是AGI?人工智能的未来
我们将AI的能力应用在了各个领域,比如:机器视觉(CV)、语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)(www.e993.com)2024年10月17日。但将AI能力应用到各种场景细分的不利后果是:我们现在依然需要程序员或者数据分析师才能实现场景下特定的目标,而不是我们构建了类似智能人脑的系统。因此,人工智能的重点从系统内在智能,转移到利用外部环境中的智能,需要...
中国AI,在世界什么水平?
自然语言处理和语音识别技术自然语言处理是指计算机拥有识别、理解人类文本语言的能力,是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别,人类的思维建立在语言之上,所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。以语言主导机器的方式是一...
王涛:生成式人工智能之于历史研究的机遇与挑战
毫无疑问,历史研究的任务就是要深入挖掘、分析和解释丰富的历史文献,原创性研究来自对原始文献的解读,获得对过往事件和人物的准确理解,并找出其中的因果关联,形成新的见解和观点。大语言模型如果接触不到新史料,其历史研究的原创性就是无源之水、无本之木。
入门必读,写给初学者的人工智能简史
他们认为,世界中的实体、概念以及它们之间的关系,都可以用符号来表示。人类思维的基本单元,也是符号。如果计算机能像人脑一样,接收符号输入,对符号进行操作处理,然后产生符号输出,就可以表现出智能。这个思路,关键在于把知识进行编码,形成一个知识库,然后通过推理引擎和规则系统,进行推断,以此解决复杂的问题。
月之暗面杨植麟复盘大模型创业这一年:向延绵而未知的雪山前进
杨植麟:它(当时)是用来给语音识别做排序的模型。(笑)当你识别完一段语音,有很多结果,拿语言模型看到底哪个概率更大,输出最有可能的结果,应用非常有限。但你发现它是根本问题,因为你在对这个世界概率建模。虽然语言局限,它是世界的投映;但理论上你把tokenspace(所有可能的标记组成的空间)做得更大,就可以构建一...