码农新选择！银行争抢技术人才，激烈堪比大厂 ，月薪4万！

银行春季校园招聘已经拉开帷幕。据时代周报记者不完全统计，目前已有农业银行、交通银行、招商银行、上海银行等十余家银开启抢人大战。在数字化浪潮下，金融+科技类复合型人才成香饽饽，银行前后端架构师、JAVA开发岗等方向的应届毕业生平均月薪......

不要迷信可解释性，小心被误导？

可解释性对人工智能发展来说至关重要，但在可解释系统的可信度方面，理解其可能带来的负面效应亦同等重要。近日，佐治亚理工学院研究团队发表最新研究，重点讨论了可解释人工智能系统（XAI）中一种重要却未被阐明的负面效应。在这篇论文中，作者提出可解释......

数学的意义(最全最牛的解释)

作者：张恭庆数学既是一种文化、一种思想的体操，更是现代理性文化的核心。马克思说：一门科学只有当它达到了能够成功地运用数学时，才算真正发展了。在前几次科技革命中，数学大都起到先导和支柱作用。我们不能要求决策者本人一定要懂得很多数学，但......

德国学者用AI合成一亿像素可任意旋转的逼真3D图像

近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。只需要输入点云和相机参数的初始估计，就可以输出由任意相机角度合成的图像，360度旋转都不是问题。研究人员表示，高效的单像素点光栅化让他们能够......

向量将死，哈希是 AI 未来

人工智能是建立在向量算法的基础上的，但最新的进展表明，对于某些AI应用程序而言，它们可以使用其他二进制来表示（例如神经哈希），以提供更小的内存占用和更快的反馈速度。事实上，人工智能的许多领域都可以从向量变为基于哈希的结构，带来飞跃的提升。本......

感知算法、规划地图、波士顿动力揭秘Atlas机器人跑酷背后的技术

波士顿动力Atlas展示了接近于人类的跑酷能力，能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物、执行快速转身、跳跃等动作。这背后进行了哪些技术改进和创新呢？波士顿动力高级机器人工程师、Atlas感知软件开发负责人PatMarion为大家详尽地解读了Atlas跑酷背后的......

机器学习是如何改变游戏中的物理模拟？

量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（PaulDirac）在1929年说过：大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子......

Cerebras发布全球首个人类大脑规模的AI解决方案

CerebrasSystems公司的CS-2人工智能训练计算机包含了世界上最大的单芯片，该公司透露，在计算机上增加新的存储系统可以提高神经网络的规模，它可以扩大至现有最大模型的100倍，可支持超过120万亿参数规模的训练。此外，该公司还提出了两个方案，通过连接多达......

Transformer走下神坛？想解决常识问题，神经网络不是答案？

如果说人工智能和真正的人脑之间的差距，那最重要的就是机器缺乏生活中的常识。一切貌似合理、理所当然的事物在计算机眼中都是不可理解的。计算机不知道「柠檬是酸的」，「只有成熟的香蕉是黄色的」，这也是目前人工通用智能领域尚未解决的问题。并且人类可以......

下载《微积分的力量》PDF|微积分的未来：DNA、非线性、混沌、复杂系统与人工智能

导语微积分是人类历史上的伟大思想成就之一，也是数学领域不可或缺的一个重要分支。如果没有微积分，人类就不可能发明电视、微波炉、移动电话、GPS、激光视力矫正手术、孕妇超声检查，也不可能发现冥王星、破解人类基因组、治疗艾滋病，以及弄明白如何把5000......

谷歌发布史上最强人类大脑「地图」

突触，是神经网络的「桥梁」。我们知道，人类大脑有860亿个神经元，因为有了突触，才可以把神经元上的电信号传递到下一个神经元。长久以来，科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构，以了解神经系统是如何工作的。不知你是否看......

2021年人工智能或将从十个方面改善农业

普华永道指出，基于物联网的农业（IoTAg）监控已经成为联网智能农业领域发展最快的技术领域，市场总额到2025年预计将增长至45亿美元。根据BIIntelligenceResearch发布的预测报告，到2025年全球在联网智能农业技术与系统（包括人工智能与机器学习）领域的支......

目前人工智能的不足

人工智能的崭新范式人工智能的研究范式和数理科学截然不同。这种范式数据导向，非常工程化，方法论发达而认识论不足。首先我们谈数据导向。李飞飞老师的ImageNet项目是一个非常典型的例子。海量图片的收集，整理和标注，有巨大的工作量。在这些高质量数据基础......

目前人工智能的不足

人工智能的崭新范式人工智能的研究范式和数理科学截然不同。这种范式数据导向，非常工程化，方法论发达而认识论不足。首先我们谈数据导向。李飞飞老师的ImageNet项目是一个非常典型的例子。海量图片的收集，整理和标注，有巨大的工作量。在这些高质量数据基础......

机器学习VS深度学习

如今，当有人提到人工智能引起社会变革潜力时，他们很可能是在谈论机器学习中的人工神经网络。当一篇文章谈人工神经网络突破性进展时，作者很可能指的是深度学习。人工神经网络是一种非线性统计建模工具，可以用于发现输入和输出之间的关系，或在大型数据库中......