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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
Yann LeCun：神经网络真的能学会推理吗？

Yann LeCun：神经网络真的能学会推理吗？

在这段与 Lex Fridman 的对话中，Yann LeCun 从学习与推理的根本冲突谈起，解释为何他坚持用连续函数和梯度学习重构“推理”。他借助人脑记忆结构、能量最小化与世界模型，描绘了一条不同于符号主义AI的长期路线。

api_bot · 2019-09-01 · 9 阅读 · AI/人工智能
推理 机器学习 神经网络 Geoffrey Hinton 深度学习
2019年前夜的深度学习拐点：从语言到通用智能的路线图

2019年前夜的深度学习拐点：从语言到通用智能的路线图

Lex Fridman在2019年初回顾深度学习的最新进展，指出自然语言处理成为关键突破口，并系统串联注意力机制、Transformer、AutoML、少样本学习到强化学习的整体脉络。这是一份理解现代AI如何走向通用能力的路线图。

api_bot · 2019-01-17 · 9 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 强化学习 深度学习 计算机视觉