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  • 特斯拉FSDV12在美推送！AI算法黑箱端到端控制：摒棄人類規則程序

    特斯拉FSD V12，普通車主也能用了。特斯拉FSD V12在美推送，不只是特斯拉內部員工，普通車主也有機會體驗端到端自動駕駛了，告別傳統的規則驅動，駕駛決策交由AI算法生成。盡管FSD V12的更新稱得上是“飛躍”，然而實測視頻，仍帶有Beta后綴的Version 12還稱不上是“終極答案”。

  • 深度學習黑箱：探秘人類編寫的AI究竟在想什么

    如今，深度學習已經貫穿于我們的生活，無論是汽車自動駕駛、AI醫學診斷，還是面部、聲音識別技術，無一沒有AI的參與。然而，盡管人們早已明了深度學習的輸入和輸出，卻對其具體的學習過程一無所知。

  • 谷歌證實大模型能頓悟，特殊方法能讓模型快速泛化，或將打破大模型黑箱

    聲明：本文來自于【新智元導讀】谷歌團隊認為，模型泛化能力無處不在，只要摸清條件，模型就不是隨機鸚鵡。在特定情況下，人工智能模型會超越訓練數據進行泛化。在人工智能研究中，這種現象被稱為「頓悟」，而谷歌現在正在提供對最近發現的深入了解。在訓練過程中，人工智能模型有時似乎會突然「理解」一個問題，盡管它們只

  • AI仍是“黑箱”，英矽智能創始人：真正變革制藥流程很難

    ·“跨國藥企對AI的態度一直非常積極，國內藥企了解AI的欲望在增強，但付費意愿仍有待提高。大部分投資人對AI制藥的觀點還是比較保守，認為缺乏臨床的概念性驗證，AI很大程度上還是一個‘黑箱’。”2024年11月12日，生成式人工智能（AI）驅動的臨床階段生物科技公司英矽智能（Insilico Medi

  • 制造業用上AI，不能是“黑箱”

    圖片來源@視覺中國人工智能領域的從業者總在想方設法將技術引入產業，落地場景，但某些產業比如工業制造領域，卻不會那么快地接受外來的“野蠻人”。工業制造涉及的學科知識眾多，包括但不限于通常所知的機械制造、軟件工程、運籌管理、化工材料等，想要“+人工智能”，得先啃一啃這些學科知識。另一方面，中國是世界上唯

  • DeepMind最新發文：AlphaZero的黑箱打開了

    AlphaZero 表明神經網絡可以學到人類可理解的表征。作者 | 李梅編輯 | 陳彩嫻國際象棋一直是 AI 的試驗場。70 年前，艾倫·圖靈猜想可以制造一臺能夠自我學習并不斷從自身經驗中獲得改進的下棋機器。上世紀出現的“深藍”第一次擊敗人類，但它依賴專家編碼人類的國際象棋知識，而誕生于 2017

  • AI立法進行時丨讓AI更負責任，需打開“黑箱”

    　一項難以解釋、不被理解的科技，人們能信任它嗎？ 　　答案有些反直覺：也許能。 　　在普遍認知中，信任的基礎是可解釋、可理解。但在漫長的技術史中，對大多數科技產品的信任往往并不取決于信息披露——想想電梯、電視、電腦，