大型语言模型及其在法律中的可能用途 | 彼得·霍莫基等
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架...
追问daily | 通过EEG信号重建视觉刺激;使用尖峰神经网络进行预测...
团队首先通过光遗传学技术连续激活纹状体中的抑制性神经元,这些神经元的作用是调节纹状体的活动。激活后,小鼠的强迫性梳理行为明显减少,恢复到了正常水平。为了提高干预的效率,研究人员进一步开发了闭环光遗传刺激系统,基于额叶皮层中1-4Hz的脑波作为行为的预警信号,提前进行神经刺激。结果表明,闭环刺激与连续刺激的效果...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架...
深度| AI确定17000多种疾病候选药物 罕见病的“孤儿药”不再遥远?
传统的药物再利用(drugrepurposing)策略,虽然利用现有药物的安全性和有效性数据,可以加快新药物在临床中的应用,但这种方法往往是偶然的且机会性较强,很难系统地解决罕见病的药物研发问题。TxGNN是一种基于图神经网络(GNN)的基础模型,专门用于零样本药物再利用。TxGNN通过使用图神经网络(GNN)来分析大型医学数据集中...
人工智能新用途?AI神经网络发现一幅拉斐尔画作不完全是拉斐尔画的
这篇论文名为《深度迁移学习用于拉斐尔绘画的视觉分析和归属》,该论文的摘要中说明道,在艺术史中,对艺术品进行视觉分析和鉴定是一项核心任务,研究团队以画家拉斐尔为目标,将深度特征分析技术应用到ResNet50人工智能深度神经网络中,在经过分析、检测和学习后,人工智能捕捉拉斐尔艺术风格精髓的关键。团队使用该模型鉴定...
AlphaGo之父告诉你AI技术将如何改变未来|界面新闻 · 科技
我目前居住在日本,而很多人认为日本是机器人的精神故乡(www.e993.com)2024年10月24日。根据我的观察,在日本,机器人一般有两个用途:诸如Fanuc这样的公司制造工业机器人,可以完成很细化的固定工作;而软银旗下的Pepper这样的公司则通常制造礼宾式机器人(concierge-stylerobots),这些机器人看起来意义重大,但是用途有限。你对这种情况怎么看?
OpenAI 为何要与这个小人物开战?
某些事实并无争议,其中最重要的一点是:拉文于2015年3月注册了域名open.ai,并于当年12月申请了“OpenAI”的注册商标。但问题在于:他为什么要这样做?他打算用这些知识产权做什么?以及他实际上做了什么?(四)拉文说,事情可以追溯到2009年。当时,他看到MIT神经网络实验室一名学生的演示,其展示了...
诺贝尔物理学奖,给了两位人工智能先驱|新京报专栏
人工神经网络用途广泛人工神经网络并非只用于数据处理,而是有广泛的用途,相当于扩大了数亿人的大脑功能。人工神经网络可以进行归纳和推理,帮助做出正确的决策,因为它们可以学习非线性和复杂的输入数据与输出数据之间的关系,并为其建模。人工神经网络还可以完成一系列任务,通过医疗影像分类进行诊断,通过社交网络筛选和...
2024年诺贝尔物理学奖揭晓!为什么颁给了计算机学家?
人工神经网络最早是为了模仿大脑的运作原理而设计的。早在1940年代,科学家们开始研究大脑中神经元和突触的数学模型,试图理解人类的学习和记忆机制。1960年代末,一些令人沮丧的理论结果导致许多研究人员怀疑这些神经网络永远不会有任何实际用途。然而,1980年代,人工神经网络再度引起人们的兴趣,当时有多项有影响的重要想法诞...
中国科学家利用自研的新型神经网络解决了核聚变控制关键问题
这些发现预示着核反应堆物理学的新时代,为增强理解和简化模拟铺平了道路。引入的神经网络的适应性暗示了它们在其他科学领域的潜在用途,以应对界面挑战。从本质上讲,这项研究突出了神经网络在反应堆物理学中的革命性前景。毫无疑问,未来的努力将完善这些网络,并探索它们在日益复杂的场景中的有效性。