在当下激烈的人工智能领域人才争夺中，微软成功地走在了行业前列。这家科技巨头通过积极的人才招募策略和对顶尖科研人员的重视，已经建立了一个强大的AI专业团队。微软不仅在吸引人才方面下足了功夫，同时也在人才培...

科研团队近期推出了一项名为DiJiang的创新技术，旨在将现有的Transformer模型转化为更精简、更快速的版本，同时避免了重新训练模型所需的巨大成本。DiJiang技术通过优化模型结构，大幅减少了计算资源的消耗，使得Tra...

科研人员开发了一种可穿戴式脑机接口(BCI)设备，让用户能够用意念玩游戏。这种脑电帽使用非常方便，不需要复杂的校准过程或者像其他BCI设备那样的侵入性手术。通过在健康人群身上的测试表明，即使没有运动障碍的人也...

英国阿斯顿大学的研究团队通过使用光纤系统中尚未利用的波长带，实现了每秒301太比特的互联网数据传输速度。这一突破性的成就，为未来高速互联网的实现提供了可能性。研究团队通过优化光纤传输技术，显著提高了数据...

近日，一项新的研究挑战了结合监督微调和强化学习的训练方法的有效性。研究表明，在初始训练中使用更先进的模型（如GPT-4）可以优于更复杂的两步方法。这一研究的开源代码已经发布到GitHub上，供科研人员使用和参考...

扩散模型是一种强大的工具，可以将强化学习性能提升至新的高度。最近，一位研究团队建立了一个GitHub仓库，详细介绍了扩散模型在强化学习中的应用，并展望了未来的跨学科研究机会。扩散模型是一种模拟物质传播的方法...

这项研究介绍了一种名为Ex-MCR的新方法，该方法可以有效地学习多个模态的统一对比表示，而无需配对数据。通过对齐现有的多模态对比表示，Ex-MCR在音频-视频检索和3D物体分类等任务中实现了最佳性能。该方法在GitHub...

Meta科学家最近开发出了一种全新的方法，通过研究大脑波形，理解人们思考或听到的词语和短语，而无需进行任何手术。这一技术或许将为我们提供新的视角，去理解大脑如何处理和解码语言信息。通过这种方法，我们将有可...