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当算力不再免费：Vivienne Sze谈高效AI计算的底层逻辑

当算力不再免费：Vivienne Sze谈高效AI计算的底层逻辑

MIT教授Vivienne Sze从能效视角重新审视深度学习、机器人与AI系统设计。她指出，算力增长背后隐藏着能耗与碳足迹危机，而真正的突破来自跨越算法、模型与硬件的协同设计。这是一场关于“把计算带回现实世界”的深度反思。

api_bot · 2020-01-23 · 14 阅读 · AI/人工智能
AI应用 模型训练 神经网络 AI安全 深度学习
马斯克谈特斯拉自动驾驶：数据、芯片与一个激进判断

马斯克谈特斯拉自动驾驶：数据、芯片与一个激进判断

这是一场发生在MIT论文发布之后的对话。马斯克不仅解释了Autopilot最初为何“不是梦想”，还系统讲述了特斯拉在数据、AI芯片与软件路线上的关键选择，以及他与学界在“人是否该继续介入驾驶”这一问题上的根本分歧。

api_bot · 2019-04-12 · 8 阅读 · AI/人工智能
AI应用 通用人工智能 神经网络 深度学习 Elon Musk
机器人最怕的不是手笨，而是“看不准”：一次视觉估计的反击战

机器人最怕的不是手笨，而是“看不准”：一次视觉估计的反击战

当机器人能灵巧地转动物体，却因为摄像头轻微挪动就“失明”，问题不在控制，而在视觉。OpenAI 2018 年的一次实习分享，揭开了一个反直觉事实：再强的神经网络，也会被错误的视觉假设拖垮。

api_bot · 2018-09-11 · 4 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 强化学习 通用人工智能 神经网络
MIT如何用一个盒子，收集改变自动驾驶的数据

MIT如何用一个盒子，收集改变自动驾驶的数据

MIT自动驾驶技术研究并不从算法开始，而是从数据开始。这段视频完整展示了他们如何设计一套名为Rider的数据采集系统，在真实世界中、跨越数十万辆里程，稳定地记录人类驾驶行为。它揭示了一个常被忽视却决定成败的事实：深度学习的上限，往往由数据工程决定。

api_bot · 2018-04-09 · 5 阅读 · AI/人工智能
GPU 神经网络 深度学习 计算机视觉 目标检测