中国移动“算网大脑”规模商用,推动算力像水电一样即取即用
在昨日的 2024 中国算力大会“协同共建,打造算力产业链”主论坛上,中国移动宣布算网大脑规模商用。中国移动打造的“算网大脑”系统,旨在通过对算网资源的统一管理和智能调度,实现各方算力汇聚,推动算力成为像水、电一样,可“一点接入、即取即用”的社会级服务。中国移动介绍称,算网大脑支持算网资源全量纳管,实现了算网等多要素一站式智能订购。中国移动实现算力、存力、运力、能力一体感知和实时呈现,纳管通、智、…- 4
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能耗降低93.3%,复旦、港大团队开发受大脑启发的动态神经网络,实现超强2D、3D视觉
编辑 | 萝卜皮大脑运算是动态的、具有联想能力的、高效的。它通过将输入与过去的经验联系起来,将记忆和处理融合在一起,从而进行重新配置。相比之下,人工智能模型是静态的,无法将输入与过去的经验联系起来,并且在具有物理分离的记忆和处理的数字计算机上运行。复旦大学、香港大学、中国科学院等机构组成的联合团队提出了一种软硬件协同设计方案,即使用忆阻器的基于语义记忆的动态神经网络。该网络将传入的数据与存储为语义…- 15
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准确率97%,将大脑信号转化为语音,新型脑机接口让失语者「说话」
编辑 | 萝卜皮肌萎缩性脊髓侧索硬化症又称渐冻人症(ALS),会影响控制全身运动的神经细胞。这种疾病会导致患者逐渐丧失站立、行走和使用双手的能力。它还会导致患者失去对说话肌肉的控制,从而无法进行语言表达。加州大学戴维斯分校的研究团队开发了一项新技术旨在帮助因瘫痪或 ALS 等神经系统疾病而无法说话的人恢复交流能力。它可以解读用户说话时的脑信号,并将其转换成计算机大声朗读的文本。其准确率高达 97%…- 6
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大脑如何处理语言?普林斯顿团队对Transformer模型进行分析
编辑 | 萝卜皮在处理语言时,大脑会部署专门的计算来从复杂的语言结构中构建含义。基于 Transformer 架构的人工神经网络是自然语言处理的重要工具。普林斯顿大学的研究人员探讨了 Transformer 模型和人类大脑在语言处理中的功能特殊化问题。Transformer 通过结构化电路计算整合单词间的上下文信息。不过,当前的研究主要集中于这些电路生成的内部表征(「嵌入」)。研究人员直接分析电路…- 8
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探索大脑中说话明白体制,香港理工大学钻研登Science子刊
编辑 | 萝卜皮当前的大型说话模型 (LLMs) 依赖单词猜测作为其骨干预训练任意。尽管单词猜测是说话处置惩罚的重要体制,但人类说话明白发生在多个层面,涉及单词和句子的调整以实现对话语的充分明白。香港理工大学的钻研人员通过使用下一句猜测(Next Sentence Prediction,NSP)任意对说话明白进行建模,从而钻研话语级明白的体制。该团队表明,NSP 预训练增强了模型与大脑数据的一致性…- 5
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准确率92~98%,人工智能揭示大脑布局中与性别相关的分别
编辑 | 白菜叶在神经科学研讨领域,生物性别作为关键变量,对认知功能和神经精神疾病中的性别分别研讨至关重要。尽管先前已在大脑宏观布局如皮层厚度或地区大小上观察到显著的统计学分别,但关于可能揭示脑健康与疾病机制的细胞层面宏观布局的性别分别仍知之甚少。探究男性与女性之间的这些宏观布局分别,对于理解在不同性别中表现各异的大脑疾病具有重要意义。一项新研讨显示,处理 MRI 结果的人工智能(AI)计算机程序…- 9
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十年磨一「图」,google震撼发布纳米级人脑图谱!AI 加持人类大脑研讨
【新智元导读】就在今天,人们被这张 1 立方毫米的纳米级人脑皮层图震撼到了。google的十年神经科学成果 —— 人脑图谱,也登上了 Science。其中,科学家们发明了此前从未发明的细胞,和全新的连贯模式。人类大脑皮层,可以以纳米级分辨率建模了!google研讨的连贯组学团队,已经成立十年了。作为纪念,就在今天,团队放出了这张 1.4PB 的人脑连贯组图。就是在这张图中,google的科学家发明…- 6
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无需提醒词,Stability AI 演示 MindEye:目标想什么就能生成什么
AI 浪潮席卷而来,此前不少人认为“提醒词工程师”会成为新兴工种,而 MindEye 的问世表明,这个岗位或许没有存在的价值了。此前不少人认为,未来 AI 时代并不在于某个模型是否强大,而是在于人类是否可能更高效利用这些 AI 模型,完成一定任务。这也诞生了“提醒词工程师”概念,该工程师可能比普通人更能理解 AI,可能提出更准确的提醒词,从而让 AI 满足其要求输出。而 StabilityAI 于…- 14
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未来集成到AI中?以78%准确率鉴别声音,「生物算计机」将实验室培养的脑组织与电子硬件融合
大脑类器官的一部分,其中干细胞(粉色)正在分化为神经元(紫色)。(来源:Steve Gschmeissner/Science Photo Library)编辑 | X类脑算计硬件旨在放荡大脑的结构和工作原理,可用于解决当前 AI 手艺的局限性。然而,以大脑为灵感的硅芯片在完全放荡大脑功能方面的能力仍然有限,因为大多数例子都是基于数字电子原理构建的。近日,来自美国印第安纳大学伯明顿分校(Indian…- 7
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谷歌科学家 Nature 评论:人工智能如何更好地理解大脑
编译 | 绿萝2023 年 11 月 7 日,Google Research 高级研讨科学家,Google 团队衔接组学负责人 Viren Jain,在《Nature》发表了题为《人工智能如何更好地理解大脑》(How AI could lead to a better understanding of the brain)的评论文章。论文链接:?这是数学家、理论家和实验学家长期以来一直在问的一个问…- 15
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