Chroma是用Python代码实现蛋白质设计的生成模型。 刚刚发表在《自然》上论文《用可编程生成模型照亮蛋白质空.

机器学习算法消化了数十年的天气数据，能够比欧洲顶级气象中心更准确地预测 90% 的大气测量结果。 。 .

北京清华大学的研究人员利用光学模拟处理图像数据，达到了令人惊叹的速度。ACCEL 每瓦功率每秒可进行 748 亿次运算，每秒可进行 46 亿次计算。 .

在生物和AI之间获得表征”一致性对齐“概念是认知科学、神经科学和机器学习的关键。 问题是：这些知识在不同科学社区之.

本文讨论了“浅层大脑假说”，该假说挑战了深度学习和预测编码中大脑执行分层皮层处理的常见假设。 它认为，虽然皮质区域.

首先了解神经元是什么，它只是一个与其他细胞进行交流的正常细胞。 1、什么是神经元？ .

虽然传统深度神经网络等机器学习技术在感知任务上取得了显著的成功，但在逻辑和推理问题上的表现仍然有限。这成为开发透明、可信的人工智能的一大障碍。 .

意识的综合信息理论（IIT）具有前所未有的雄心壮志，它从意识体验的基本特性出发，提出了一个通用数学公式，用于描述任何拥有意识的物理系统的意识质量和数量。 .

数字嗅觉是人工智能社区长期忽视的一种方式，但也许有一天对机器人厨师有用？ 科学论文，“一个主要的气味地图统一了嗅觉.

具有里程碑意义的研究挑战了具有百年历史的神经科学范式：大脑形状可能胜过连接性 人类的大脑是由大约860亿个神经元组.

这篇综述重点介绍了过去三十年来在驱动归纳推理的过程的计算建模方面取得的进展。 这些模型的形式复杂性和解释范围都取得.

在这个观点中，我们讨论了意识的问题，虽然我们专注于它在人类中的表现，但我们注意到这种现象存在于众多的非人类物种中，并使用各种动物研究的结果来解释我们对意识如.

当OpenAI在2022年11月向公众提供其聊天机器人ChatGPT时，它立即成为一个热门。然而，其底层算法并不开放。此外，ChatGPT用户需要连接到Op.

树突是理解大脑的核心，因为它们是决定单个神经元计算能力的核心。 树突是我们神经系统的交通灯。如果动作电位足够大，它.

当一个神经元被驱动超过其阈值时，它就会出现尖峰。 它不传达其连续的膜电位这一事实通常被看作是一种计算上的责任。 .

将人类的专业知识提炼成一套规则和事实是非常困难、耗时且昂贵的。这被称为“知识获取瓶颈”。 虽然编写数学或逻辑规则很.

让神经网络如此强大的两个最重要的特性是： 可微分性Differentiability 组合性Compositional.

神经网络不是唯一的通用逼近器，将神经网络的成功归因于它们作为通用逼近器的地位，但也有许多算法是通用逼近器。例如，决策树也可以是通用逼近器，但它们似乎没有那么.

Composer 是一个用 PyTorch 编写的库，使您能够 以更低的成本和更高的准确度更快地训练神经网络 。 已经实.

连接组是生物体大脑中所有神经连接的地图，它有助于理解大脑内神经相互作用的组织。 发布大脑中所有神经元和突触的完整映射非常复杂，20.

使用深度学习和神经网络，称为 Alpha Fold 的算法有望彻底改变生物化学领域。 在过去的 50 年中，蛋白质折叠问题一直是一个持续的障碍。它首次.

今天 OpenAI 推出了 Codex，这是一个使用人工智能从自然语言编写代码的 API。 Codex 是为GitHub .

这是经验和数据驱动的革命，在 1990 年代初期，一场统计革命席卷了人工智能 (AI)——这场革命在 2000 年代达到高潮，神经网络以其现代深度学习 (D.

大脑如何产生思想？我们的感知、行动、思想和感觉？历史上对大脑的研究以分而治之的方式进行，试图找出单个区域的功能 - 包含皮质或皮质下层神经元的灰质块 - 一.