储层
Nature子刊综述:储层计算未来的新机遇和挑战,华为联合复旦等发布
储层计算可能发挥重要作用的应用领域。编辑 | 紫罗尽管深度学习在处理信息方面取得了巨大成功,但其依赖于训练大型神经网络模型,限制了其在常见应用中的部署。因此,人们对开发能快速推理和快速适应的小型轻量级模型的需求日益增长。作为当前深度学习范式的替代方向,神经形态计算研究引起了人们的极大兴趣,其主要关注开发新型计算系统,这些系统的能耗只有当前基于晶体管的计算机的一小部分。在神经形态计算中,一个重要的模型家族是储层计算(RC),储层计算起源于 21 世纪初,它在过去的二十年中取得了重大进展。为了释放储层计算的全部功能,为
3/12/2024 5:55:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
机器人
数据
谷歌
大模型
Midjourney
智能
模型
用户
学习
GPT
开源
微软
AI创作
图像
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
算法
生成式
蛋白质
芯片
Gemini
代码
神经网络
计算
腾讯
研究
Sora
AI设计
3D
开发者
英伟达
GPU
AI for Science
机器学习
场景
预测
华为
伟达
Transformer
Anthropic
模态
百度
深度学习
驾驶
AI视频
文本
苹果
搜索
神器推荐
算力
LLaMA
Copilot
安全
科技
xAI
视频生成
应用
字节跳动
干货合集
人形机器人
2024
具身智能
特斯拉
视觉
亚马逊
语音
大语言模型
AGI
Claude
AI应用场景