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密码转换和敏捷性的研究在哪里?
来自ACM通讯
随着量子安全算法越来越接近标准化，行业面临的差距。
大卫·奥特，肯尼·帕特森，丹尼斯·莫罗
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2023年4月1日
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。
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来自ACM的意见
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2023年1月19日
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....
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来自ACM的意见
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2023年1月5日
来自ACM的意见
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。
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来自ACM的意见
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2022年9月26日
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。
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来自ACM的意见
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2022年9月23日
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……
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来自ACM的意见
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2022年9月9日
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。
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来自ACM的意见
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2022年8月22日
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。
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来自ACM的意见
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2022年6月9日
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。
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来自ACM的意见
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2022年6月8日
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?
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来自ACM的意见
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2022年4月14日
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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来自ACM的意见
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2022年4月5日
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
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来自ACM的意见
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2022年1月31日
来自ACM的意见
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
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来自ACM的意见
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2022年1月10日
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
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来自ACM的意见
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2021年12月3日
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
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来自ACM的意见
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2021年11月23日
来自ACM的意见
RL基准测试，人工智能的气候影响和法律人工智能
斯坦福大学法学博士候选人Peter Henderson谈到了创建有益于社会的强大决策系统和机器学习方法
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来自ACM的意见
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2021年11月8日
来自ACM的意见
强AI需要自主构建可组合模型
人工智能构建的模型必须编码经验的基本模式
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来自ACM的意见
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2021年11月3日
来自ACM的意见
元学习和基于模型的强化学习
斯坦福大学教授切尔西·芬恩谈论机器人和元学习研究
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来自ACM的意见
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2021年10月15日
来自ACM的意见
Yann LeCun谈研究开端和最新进展
深度学习先驱讨论图像处理的早期阶段和计算机视觉自监督学习的发展
渐变播客
来自ACM的意见
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2021年9月23日
来自ACM的意见
谁在构建未来的基础模型?
所谓的“基础模型”的管理、审计和评估不应该留给科技行业。
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来自ACM的意见
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2021年9月21日
来自ACM的意见
可持续人工智能系统的必要性
人工智能巨大的碳足迹的影响是社会的，而不仅仅是环境的
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来自ACM的意见
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2021年9月20日
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