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一种更有效的方法来训练机器应对不确定的现实情况
7月1日消息：研究人员开发了一种算法，可以决定“学生”机器何时应该跟随老师，何时应该自行学习。 学习打网球的人可能会聘请老师来帮助他们学得更快。因为这...
支持人工智能、数据科学和机器学习领域转化研究的新计划
麻省理工学院工程学院和Pillar VC今天宣布推出MIT-Pillar AI Collective，这是一项为期一年的试点计划，由 Pillar VC 的捐赠资助，将为人工智能、机器学习和...
研究敦促在将神经网络与大脑进行比较时要小心
看似产生类似大脑活动的计算系统可能是研究人员引导它们达到特定结果的结果。 神经网络是一种松散地模仿人脑组织的计算系统，构成了许多人工智能系统的基础...
在机器学习中，合成数据可以提供真正的性能改进
在某些情况下，基于合成数据训练的模型可能比其他模型更准确，这可以消除使用真实数据时的一些隐私、版权和道德问题。 教机器识别人类行为有许多潜在的应用...
确保人工智能在适当的好奇心下发挥作用
这是一个由来已久的困境。周五晚上已经过去，你正在考虑选择一家餐厅吃晚饭。您应该去您最喜爱的酒吧还是尝试一家新的酒吧，希望发现更优质的东西？有可能，...
解决大脑动力学问题可以产生灵活的机器学习模型
去年，麻省理工学院的研究人员宣布，他们受到小物种大脑的启发，建立了“液体”神经网络：一类灵活、强大的机器学习模型，可以在工作中学习并适应不断变化的条...
323AI导航发布：AI系统的快速进化，硅基生命的独特优势与人类的警惕
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323AI导航发布：AI推荐的北京7天旅行出行计划
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323AI导航发布：1分钟看懂：人工智能概念未来发展趋势！
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323AI导航发布：人机协同，人工智能将如何改变我们的工作方式?
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