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日期 过去的一年
主题 人机交互
作者 梯度
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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。

密集视觉表示,nerf和机器人的llm
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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....

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
来自ACM的意见

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
来自ACM的意见

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
来自ACM的意见

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。

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。
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