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魏牌拿铁DHT-PHEV售价22.9万元起，最大综合续航可超1000km
7月25日，魏牌拿铁DHT-PHEV正式上市。新车共提供3款配置，综合补贴后售价为22.9万-26.3万元。拿铁DHT-PHEV搭载1.5T发动机、高集成DHT变速箱、34kWh电池包、135kW电后驱动桥（四驱）组成的动力总成。最大可迸发出321kW综合功率，762N·m综合扭矩，实现5.2s零百加速。另外，两驱版可实现同级领先的184km超长纯电续航、1000km 综合续航。新车支持3种补能方式，包括48kW极速快充，电量从10%到80%，仅需29分钟；6.6kW智能慢充，5小时可把电量充满；以及3.5kW家用
Creator 面对面 | 大规模预训练模型的新思考：效率和泛化
自 2018 年谷歌推出 BERT（3.4 亿参数）以来，语言模型开始朝着「大」演进。国内外先后出现了参数量高达千亿甚至万亿的语言模型，比如谷歌的 T5（110 亿）、OpnAI 的 GPT-3（1,750 亿）、华为联合鹏城实验室的盘古（Pangu）（2000 亿），智源研究院的 WuDao2.0（1.75 万亿）……
对于这样的大模型，其背后支撑的是巨额的算力要求。那么对于 AI 民主化，降低模型训练门槛和壁垒，同时兼顾性能和表现，在未来模型的训练上又会有怎样的思考呢？
Creator 面对面 | 通往第三代人工智能的理论之路如何走？
人工智能已经是一门使能技术。未来人工智能取得突破性的领域方向，一定是从脑科学、材料学等领域得到了启发。同时，人工智能在未来将成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。
AI芯片业的挑战亦是企业智能化转型的降本增效机遇
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
技术破局？畅谈元宇宙大浪下的AI技术流实践机遇与挑战
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
Creator 面对面 | 自监督学习范式未来能够在强化学习中发挥关键的作用
我们都知道自监督学习在 CV 和 NLP 领域都有比较广泛的应用，比如大模型 BERT、GPT-3 等训练，其实最核心的技术就是基于自监督学习的技术。
那么在 CV 和 NLP 领域都取得成功的自监督学习，是否可以被借鉴或是利用到强化学习领域呢？
从AI小冰的迭代看AI技术的代际演进
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
Creator 面对面 | 几何深度学习的算法设计和数学理论
2016年，Yann LeCun 等人在 《Geometric deep learning: going beyond Euclidean data》一文中提出几何深度学习这一概念。现今几何机器学习和基于图的机器学习已经是当前最热门的研究课题之一。
解锁CNN和Transformer正确结合方法，字节跳动提出有效的下一代视觉Transformer
来自字节跳动的研究者提出了一种能在现实工业场景中有效部署的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的性能。
科研产业即将迎来AI赋能拐点
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
可信AI的驱动力——隐私计算
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ICML2022奖项公布：15篇杰出论文，复旦、厦大、上交大研究入选
ICML2022 共评选出 15 篇杰出论文和一篇时间检验奖论文。
深度剖析|可信AI 征途中的技术实践与应用机遇
「机器之心2021-2022年度AI趋势大咖说」聚焦「驱动未来的AI技术」与「重塑产业的AI科技」，推出线上分享，共邀请近40位AI领域知名学者、产业专家及企业高管通过主题分享及多人圆桌等形式，与行业精英、读者、观众共同回顾 2021年中的重要技术和学术热点，盘点AI产业的年度研究方向以及重大科技突破，展望2022年度AI技术发展方向、AI技术与产业科技融合趋势。
Creator 面对面 | 听「学长」唠唠读完博士后的故事
博士毕业或只是科研生涯的起点，下一程是留在学界、去向业界，还是出发创业？
Creator 面对面 | 大模型的最后一公里路“不太平”
自 2018 年谷歌推出 BERT 以来，语言模型就开始朝着「大模型」的方向演进。21 年诸如华为联合鹏城实验室 2000 亿参数的盘古、谷歌 1.6 万亿参数的 Switch Transfomer、智源研究院 1.75 万亿参数的的悟道 2.0 等相继产出。
谷歌请印度标注员给Reddit评论数据集打标签，错误率高达30%？
去年，谷歌发布了 GoEmotions 数据集，该数据集包含 58K 人工标注的 Reddit 评论，其中涉及 27 种情绪。
行业现状令人失望，工作之后我又回到UC伯克利读博了
机器学习领域近来受到大模型的冲击，很多小公司表示难以承担大模型的训练费用。但行业中机器学习工程的发展具体是怎样的？
Creator 面对面 | 如何突破 AI 实践中的资源限制与壁垒？
AI 的实际应用尚处于早期，对于大多的AI开发者来说，「从无到有」比「从有到优」要重要得多。能在有限的资源下跑通业务流程，比跑得姿态优雅要更重要，模型精度虽然是越准确越好，但当精度达到可用需求之后，精度就不再起决定性作用。