近日，Google DeepMind的研究工程师Neel Nanda发布了一篇关于他在机械可解释性领域最喜欢阅读的论文的文章。他详细列出了各种关于这个主题的精心挑选出的论文，并给出了自己的观点和见解。这一系列论文覆盖了机器学...

Google DeepMind与哈佛大学联合开发了一种虚拟鼠，利用AI神经网络训练，仿效实际鼠的动作和神经模式，以研究负责复杂运动技能的脑电路。这种受生物启发的AI具有将学习的移动技能普及到新环境的能力，为研究脑功能和...

Fabric是一款由加拿大滑铁卢大学团队开发的开源框架，旨在利用人工智能技术来增强人类的认知和行为能力。该框架结合了人工智能、机器学习、智能传感器等技术，可用于开发各种可穿戴设备和智能环境。使用Fabric，人们...

Florence 2是一个小型视觉模型，完全基于onnx和WebGPU在浏览器中运行。WebGPU是一种新型的Web标准，为Web应用程序提供高效的低级图形和计算功能。这种模型旨在帮助开发者更好地理解和利用WebGPU的性能优势。Onnx则是...

本项目介绍了一种使用自我监督学习模型提高智能手机上图像分辨率的方法，该模型能够改善基于参考的超分辨率（RefSR）。通过使用自我监督学习模型，我们能够有效地提升智能手机摄影的图像质量和分辨率，使得拍摄出来...

谷歌近日推出了一种名为'Magic Insert'的新方法，该方法可以通过扩散方式将语义对象插入到图像中。这种新技术打破了传统的图像处理方式，能够将语义对象与图像进行深度融合，从而产生更为逼真的视觉效果。谷歌同时也...

CELLO是一种全新的数据集，包含了14,094个因果问题，旨在提升AI对因果关系理解的能力，超越了常识推理的层次。这个数据集的构建，旨在推动AI技术在处理更复杂问题时，具有更深沉的因果关系理解。由此，可以有效提升...

在数据科学和机器学习中，矩阵乘法是一个常见的操作。NumPy是Python中用于处理矩阵和数组的包，但是它在处理大型矩阵时运行速度较慢。为了解决这个问题，一位程序员使用C语言编写了一个矩阵乘法函数，仅用了150行代...