求解
AI加速优化求解，达摩院连续两年获求解器全国赛事冠军
以“AI 优化求解器”助力能源绿色转型，达摩院自研“敏迭”求解器连续获得权威赛事冠军。 1月17日消息，达摩院自主研发的“敏迭”求解器在工信部产业发展促进中心组织的第二届能源电子产业创新大赛上，再次斩获“国产求解器技术专题赛”冠军。 这是继近期入选工信部“人工智能赋能新型工业化”典型应用案例后的又一殊荣。
历时7年完成，大获称赞的概率数值计算新书在线可看
蒂宾根大学的 Philipp Hennig 教授及其合著者编写了一本名为《Probabilistic Numerics: Computation as Machine Learning》的新书，适合初级研究者学习使用。
用消息传递求解偏微分方程，ML大牛Max Welling等用全神经求解器做到了更强、更快
对于求解偏微分方程来说，阿姆斯特丹大学、高通 AI 研究院的研究者最近推出的 MP-PDE 求解器又提供了一个选择。
超快、超低能耗！北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算
编辑/凯霞随着先进工程计算、经济数据分析和云计算的快速发展，对超高速和高能效计算的需求呈指数级增长。现有的冯诺依曼架构下的传统电子信号处理器难以同时实现高速和低能耗。使用光子作为信息载体是一种很有前景的选择。由于传统材料的三阶非线性光学较弱，在传统冯诺依曼架构下构建集成光子计算芯片一直是一个挑战。近日，由北京大学物理学院龚旗煌研究团队提出了一种基于卷积神经网络（CNN）实现超快超低能耗全光计算芯片方案的新策略，支持多计算任务的执行。这项工作为下一代全光计算系统指明了方向。该研究以「All-optical compu
数学奥赛冠军都做不对的题，却被拿来考ML模型？GPT-3：我不行
为了衡量机器学习模型的数学求解能力，来自 UC 伯克利和芝加哥大学的研究者提出了一个包含 12, 500 道数学竞赛难题的新型数据集 MATH，以及帮助模型学习数学基础知识的预训练数据集 AMPS。研究发现，即使是大参数的 Transformer 模型准确率也很低。
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