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DeepMind,位于英國倫敦,是由人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等人聯合創立,是前沿的人工智能企業,其將機器學習和系統神經科學的最先進技術結合起來,建立強大的通用學習算法。
谷歌加速AI部門整合:AI Studio團隊并入DeepMind
近日,谷歌正緊鑼密鼓地推進其人工智能(AI)部門的整合工作。據谷歌AI Studio主管Logan Kilpatrick
近日,據Wired最新報道,OpenAI在人才爭奪戰中取得了顯著成果,成功從競爭對手谷歌DeepMind“挖角”了三名高
谷歌DeepMind一篇中了頂流新生代會議CoLM 2024的論文被掛了,瓜主直指其抄襲了一年前就掛在arXiv上的一項
已為谷歌人工智能研究所DeepMind掌門人的德米斯·哈薩比斯指出,相比于前款Imagen 2,Image 3能夠更加精
DeepMind推出AlphaFold 3,預測生命分子交互,開辟全新醫療領域
據悉,AlphaFold 3能精確預測人體每一個細胞分子的復雜形態,以及它們之間的連接方式,并揭示微小變化如何影響可能引
據企鵝號報道,DeepMind公司首席執行官德米斯·哈薩比斯在TED大會上,面對媒體對微軟公司和OpenAI建設價值千億
微軟斥資25億英鎊在倫敦新建AI Hub,推動AI技術發展與商業化落地
同時,微軟還在四月初宣布成立全新的Microsoft AI團隊,由DeepMind與Inflection聯合創始人Mus
報道指出,這些措施包括不進行面試就給予工作機會,以及對計劃離職的員工提高薪酬——以往這樣的待遇并不多見。兩名看到相關電子
DeepMind指出,Genie有能力根據最新的文生圖大模型生成初始幀,再借助Genie的能力賦予這些圖像更深層次的含義
谷歌DeepMind推新AI模型Genie,能生成2D游戲平臺
據報道,谷歌公司的DeepMind團隊近期發布了AI模型Genie,此模型擁有多達110億個參數,能夠依據用戶提供的圖片
DeepMind,位于英國倫敦,是由人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等人聯合創立,是前沿的人工智能企業,其將機器學習和系統神經科學的最先進技術結合起來,建立強大的通用學習算法。
最初成果主要應用于模擬、電子商務、游戲開發等商業領域。
Google旗下的DeepMind已經成為AI領域的明星,據外媒2016年6月8日,DeepMind欲將其算法應用到醫療保健行業,包括計劃在5年內使用機器學習處理英國國家醫療服務體系(以下簡稱:NHS)的數據。
“對于眼科醫生來說,這一產品的效果令人驚訝。你可以看到AI已經對每一個點進行了分割,在這次掃描中創建的超高分辨率圖像中,約有6500個數據點,“Moor...
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓練智能體的基于人口的訓練策略(PBT)是使用拉馬克進化(LE)的模因算法:在內環中,使用反向傳播連續訓練神經網絡,而在外環...
TRFL庫包含實現經典RL算法以及更前沿技術的許多函數。這里提供的損失函數和其他操作是在純TensorFlow中實現的。它們不是完整的算法,而是在構建功...
在應用貝葉斯優化之前,我們嘗試使用網格搜索來調整AlphaGo的超參數。具體來說,對于每個超參數,我們構建了一個有效值網格,并在當前版本v和固定基線v0...
太秀了!DeepMind推出最強表示學習模型BigBiGAN
研究人員廣泛評估了BigBiGAN模型的表示學習和生成性能,證明這些基于生成的模型在ImageNet上的無監督表示學習和無條件圖像生成方面都達到了sta...
DeepMind的最新研究結合了神經網絡和隨機過程的優點提出神經過程模型
neural process的實現示意圖。圓圈中的變量對應于(a)中圖模型的變量,方框中的變量表示NP的中間表示,粗體字母表示以下計算模塊:h - en...
我們設計了一款深度強化學習智能體SPIRAL,它可以和計算機的繪畫程序交互,可以在電子畫布上繪畫,也可以改變筆刷的大小、按壓強度和顏色。未經訓練的智能體...
說起谷歌,中國網友都知道它是一個外國的好用的搜索引擎,有的時候搞點黑科技。但大家可能不知道,谷歌有多壕。
史上最強棋類AI降臨!也是迄今最強的棋類AI——AlphaZero
“盡管MCTS已經成為圍棋程序中的標準搜索方法,但迄今為止,幾乎沒有證據表明它在國際象棋或將棋中有用。”Campbell寫道:“DeepMind展示了深...
DeepMind終于公開了它聯合UCL的“高級深度強化學習課程”!
在深度學習部分,課程簡要介紹了神經網絡和使用TensorFlow的監督學習,然后講授卷積神經網絡、遞歸神經網絡、端到端并基于能量的學習、優化方法、無監督...
Inkit Padhi近期爬取了NIPS2018論文接收的數據,并對其做了統計分析
Joshua Tenenbaum教授的入選文章數最多, 微軟研究院的朱澤園(Zeyuan Allen-Zhu) 的一作數量最多。(表中的m表示作為第一作...
在PBT中需要多少種不同的agent才能保持足夠的多樣性,以防止災難性遺忘?這與agent的數量有多大關系,或者只需要幾個agent就可以保持魯棒性?有...
AGI將從完成監測核反應任務開始,按照其一秒閱讀上萬篇物理論文的速度吸收知識,不久便可以具備發現新能源的能力,而這一速度是人類經過千年進化也比不上的。當...
DeepMind在倫敦向世界展示了他們的最新成果——星際爭霸2人工智能AlphaStar
星際爭霸中包含神族、人族、蟲族三種選擇,不同種族有不同的作戰單位、生產機制和科技機制,因而各個種族間存在戰術制衡。為了降低任務訓練所需時間,并避免不同種...
DeepMind對無監督學習的原理近年來取得的成果、發展前景進行了綜述
這與我們的大腦中處理信息的方式非常相似,其中初級感官處理區域中的簡單邊緣和紋理,然后組裝成復雜對象。因此復雜場景的表示可以由“視覺基元”所構建,這種方式...
另一種理解方式是,游戲信息被組織成若干個網格,每份網格代表某一項特定信息(見上圖右側)。比如說“fog-of-war”網格代表是否存在戰爭迷霧;“hei...
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