对话创新工场汪华:把AI大模型当作定语,应用才是主语
汪华:技术的话,本质上就是模型的能力和成本,其中能力又包括:第一,模型智能的能力;第二,模型的多模态。多模态和模型的智能能力,这个轴越往后推,理论上能做的应用就会越来越多,从toB到toC,从纯线上到物理世界,甚至做到机器人具身智能的世界,从虚拟APP到物理世界成为APP。还有一条更重要的轴,是成本。对于...
用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科
由信息瓶颈理论与互信息理论,论文[1]可以推出如下推论:5.4.1如果模型训练良好,宏观动力学的互信息不会发生变化对于训练充分的NIS模型,宏观动力学fβ的互信息将与所有参数(包括刻度q)无关。如果神经网络训练充分,则有关宏观动力学的互信息将接近数据{xt}中的互信息。因此,无论q有多小...
AI大模型有望再扩1000倍!剑桥耶鲁康奈尔:PNN是变革关键
01物理神经网络(PNN)被认为是实现AI模型再扩展1000倍的关键,有望解决当前AI系统的能耗、吞吐率和延迟问题。02PNN训练方法包括计算模拟、物理感知反向传播训练、反馈对齐、零阶梯度和无梯度训练等,各种方法各有优缺点。03除此之外,量子计算、概率计算、光子计算、光物质计算和混合计算等都是PNN技术的发展方向。04...
对话追一科技CEO吴悦:L1级大模型商业化路径更短,基于大模型技术的...
吴悦:AI员工本质上是产品叠加上企业私有的知识、流程与管理规则所构建的私有专用的AI模型。单从产品上来说没有区别,它是一个标准化的产品,但是不同的行业及各个企业之间的知识、流程与管理规则不一样,我们要把它们构建为企业私有专用的AI模型的并落地到标准化产品里面来。所以总结一下,产品是标准的,但是企业私有专...
AI 眼中薛定谔的猫是死是活?|新春特辑
通过语言模型学习量子相干性我们希望考察这些语言模型是否能够“解读”出经典阴影数据中编码的量子相干性。量子相干性是量子力学的一个核心特征,也是量子信息处理的关键。它以描述了不同状态之间的量子叠加和干涉,类似于薛定谔的同时死亡和活着的猫。我们发现,对于较小的量子系统,强大的语言模型可以学会刻画量子相干性,...
新的X射线技术解开了量子悖论|粒子|辐射|物理学家|量子理论|x射线...
现在,一个由基础问题研究所(FQxI)资助的国际科学家团队提出了一种新的、改进的方法来测试一些替代标准量子理论的模型的有效性,这些模型提供了一种可能的解释(www.e993.com)2024年10月4日。他们的研究成果最近发表在《物理评论快报》杂志上。叠加和它们的极限根据标准量子理论,在一个物体被观察到之前,它可以存在于具有多个相互矛盾性质的叠加态...
2024吴声年度演讲:做你自己,因为别人都有人做了
他们用不变解读变化,用模型思维为复杂祛魅,带来的不仅仅是知识,而是见识本身。在北京车展讲解‘空气动力学’,或者针对《奥本海默》的物理学专场科普,从《张朝阳的物理课》总能看到知识服务的新方向,我相信这也是搜狐视频厚积薄发的长线趋势主战场:洞察产业,共建专业。
科学研究范式已经变革!专家对科学引领智能变革这样说|世界顶尖...
“目前深度学习AI系统特有的不可解释性、不可判识性、不可推论性,‘三不可’的内生安全个性化问题,体现在深度学习模型容易受到对抗样本、数据投毒、模型窃取等多种安全危险。以深度学习为基础的基础AI应用模型,必然存在个性和共性的问题,糟糕的是两者还交织叠加,不可分割,给我们AI的安全带来更为严重的挑战。”...
安筱鹏:数据要素创造价值的 3 种模式
AI大模型是数据创造价值的最短路径数据只有被计算才能产生价值。从数据流动的视角看,数字化解决了“有数据”的问题,网络化解决了“能流动”的问题,智能化解决了“自动流动”的问题。数据流动的自动化,本质是用数据驱动的决策替代经验决策。基于数据+算力+算法可以对物理世界进行状态描述、原因洞察、结果预测和科学...
脑记忆的物理模型假说:记忆、“波动”与“全息图”
显然,从神经学、分子生物学和神经医学的角度,很难解决以上问题。刘守团队在前人所做的大量实验和理论研究的基础上,提出从物理学的原理来论证这个问题即“记忆的物理模型假说”(也称为“脑全息”,该论文收录于proc.SPIE.10818)。论文首先提出:大脑神经元在工作过程中,是一种“波”在运行,因为只有波的速度...