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在机器和思想的边界
来自ACM的意见

在机器和思想的边界

这是对研究员莱纳斯·李的采访。

人工智能权利法案
来自ACM的意见

人工智能权利法案

布朗大学计算机科学和数据科学教授Suresh Venkatasubramanian讨论了“人工智能权利法案蓝图”等。

密集视觉表示,nerf和机器人的llm
来自ACM的意见

密集视觉表示,nerf和机器人的llm

谷歌研究科学家Pete Florence讨论了机器人如何从密集的视觉表示、神经辐射场和大型语言模型中受益....

Yoshua Bengio:深度学习的过去、现在和未来
来自ACM的意见

Yoshua Bengio:深度学习的过去、现在和未来

2018年acm上午图灵奖获得者讨论了他的职业生涯、合作、深度学习的前景以及该领域的发展方向。

人工智能和演示的未来
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人工智能和演示的未来

研究人工智能和民主之间关系的一种方法是将注意力转向所有形式的民主所共有的最基本单位:人民。

通过大型模型的开放性和演化
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通过大型模型的开放性和演化

这是与Joel Lehman的对话,他是OpenAI和Uber AI实验室的机器学习科学家。

语言学与自然语言处理的发展
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语言学与自然语言处理的发展

采访斯坦福大学人工智能实验室主任、斯坦福大学以人为本人工智能副主任克里斯托弗·曼宁……

可解释机器学习
来自ACM的意见

可解释机器学习

这是谷歌Brain的研究人员宾·金的对话。

人工智能教育与研究
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人工智能教育与研究

格莱德的采访。ai的塞巴斯蒂安·拉施卡报道。

人工智能正在引领一场新的科学革命
来自ACM的意见

人工智能正在引领一场新的科学革命

人工智能正在改变科学过程,自动化并增加人们使用它可以完成的任务。

教机器人在日常生活中帮助人们
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教机器人在日常生活中帮助人们

采访《每日机器人》的麦克斯·布劳恩。

将深度学习部署到生产中的经验教训
来自ACM的意见

将深度学习部署到生产中的经验教训

Cruise的早期工程师Peter Gao回顾了他将深度学习模型部署到生产中的经验。

自然语言处理中的缺失语音
来自ACM的意见

自然语言处理中的缺失语音

在NLP模型的数据和开发中代表了谁和什么?

AI在游戏中的未来
来自ACM的意见

AI在游戏中的未来

让人工智能成为每个人自由和创造力的工具。

将大型语言模型与人类价值连接起来
来自ACM的意见

将大型语言模型与人类价值连接起来

人工智能研究员Connor Leahy谈到了复制GPT-2/GPT-3、超人人工智能、人工智能对齐、人工智能风险和研究规范等

机器学习的稳健性、基础模型和再现性
来自ACM的意见

机器学习的稳健性、基础模型和再现性

采访斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang

谷歌的机器人学习与语言泛化
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谷歌的机器人学习与语言泛化

机器人研究科学家Eric Jang谈论机器人操作和自我监督机器人学习

以人为本的可解释人工智能和社会透明度
来自ACM的意见

以人为本的可解释人工智能和社会透明度

对研究以人为本的可解释AI的博士候选人Upol Ehsan的采访

中国的人工智能梦与人工智能“军备竞赛”
来自ACM的意见

中国的人工智能梦与人工智能“军备竞赛”

斯坦福大学博士后讨论人工智能在可能的美中权力过渡中的影响的研究

自我监督学习和大型语言模型
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自我监督学习和大型语言模型

斯坦福大学一名博士生讨论了最近关于理解、构建和控制预训练模型的研究
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