在物联网、边缘计算和云计算不断融合的今天，一个看似工程化的问题，正在变得越来越关键：当大量 IoT 应用产生复杂任务流时，这些任务究竟应该在本地设备、雾节点，还...

Mira Murati 离开 OpenAI 后，最近分享了她团队在神经网络训练推理上的新研究。他们之前在文章《Defeating Nondeterminism ...

3）搭建物流钓鱼专属一阶逻辑符号规则库，构建神经符号联合损失函数，以领域知识约束神经网络表征，提升分层页面、小额付费诱导类样本识别精度；

SkillOpt 的核心思想简单到离谱：把 Agent 的技能文档当成神经网络的 "权重"，用训练神经网络的方法来训练它。

神经网络（Neural Networks）作为人工智能和机器学习领域最具革命性的技术之一，其发展历程可以追溯到20世纪40年代。1943年，McCulloch和...

在深度学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源框架，被广泛应用于构建各类神经网络模型。而构建神经网络模型的过程主要包含前向传播、损失函数的定义以及反向传...

做tDCS/tACS/tPCS的工程师，是否陷入了“电场图画得漂亮，但实测效果全靠盲调”的怪圈？问题的核心不在于网格画得不够细，而在于：通用CAE软件只算了“物...

先简单科普一下，PyTorch 是开源的 Python 深度学习框架，主要用来构建和训练神经网络模型。现在你看到的很多 AI 应用，背后都是用 PyTorch ...

在模型层面，这项工作提出了一个预测光吸收谱的多层注意力图神经网络SpecGAT。模型以材料的晶体结构和电子带隙共同作为输入，通过捕捉结构基元+电子先验信息引导，...

微软研究院5月份放出来的SkillOpt，试图把这件事从手工调参变成系统化训练。它的核心主张很干脆，agent的技能文件就是一种参数，跟神经网络的权重一样，应该...

前几天 X 上看到一条推，有个研究员说自己「最近在 latent space 里漫游」，评论区一半人当真，一半人开始整活。这词已经被甩到玄学味儿出来了，但凡饭局...

微软研究院5月份放出来的SkillOpt，试图把这件事从手工调参变成系统化训练。它的核心主张很干脆，agent的技能文件就是一种参数，跟神经网络的权重一样，应该...

然而，这种方法近来已开始让位于基于神经网络的大规模端到端训练架构。也就是说，一个单一的神经网络在由声学输入和完整转录输出组成的样本上进行训练，直接学习之前编码在...

亮点二：面向多模态的NPU。 芯片集成通用神经网络引擎与音频专用神经网络引擎，原生支持Transformer大模型部署，可支撑翻译、识图、语音交互等多模态应用。

Higher-order Neural Additive Models: An Interpretable Machine Learning Model wit...

SkillOpt 是微软研究院最新开源的一个训练框架，它把训练神经网络的那套成熟方法论，完美地移植到了 AI 智能体的技能优化上。

架构修改。此类工作侧重于改变网络架构，以保留来自早期层的信息。受残差连接在卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）中有效性的启发，UniGCNII 17 和...

差分进化算法是一种基于群体差异的随机优化算法，由Storn和Price于1995年提出。它因结构简单、控制参数少、鲁棒性强而成为进化算法家族中的重要成员，尤其...