时序信息加工的神经计算机制及其类脑算法丨计算神经科学读书会·周六直播
导语
大脑是目前已知的宇宙中唯一实现了通用智能的信息加工载体,是大自然亿万年进化的产物,其通过不断地演化、试错、竞争、淘汰等方式,逐步获得了高效的信息加工的网络模型和算法。这些知识通过遗传保留下来,使得生物体能够生存于大自然,并且可以适应不断变化的环境。因此,从大脑中寻找和归纳出这些优化的计算模型,可以为人工智能的发展提供新的启示。
集智俱乐部联合国内外多所知名高校的专家学者发起神经、认知、智能系列读书会第三季——「计算神经科学」读书会。
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- 6小时前
从《失控》到《复杂》丨周六上海线下·复杂管理学读书会
导语
本周六是复杂管理学读书会第三季的第四期读书会,将由树兰医疗集团总裁郑杰展开主题分享“一个复杂性科学爱好者的组织观与思考”,并与嘉宾吴家睿教授、陆云波副教授、陈阳副教授进行圆桌交流“圣塔菲之后 | 复杂新科学之路”。在主题分享环节,郑杰老师将从复杂性科学、复杂治理和组织行为学出发,对自组织和管理的本质进行探讨,并从组织仿生学角度思考组织的基因、温度、进化力与生态位,最后结合自身在医疗健康领域的组织实践与思考,以期推动未来的组织发展(OD)。
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- 6小时前
松鼠AI(Squirrel AI)招聘AI算法/工程/数据分析全职/实习: 欢迎大模型、AI智能体、时序分析等方向的朋友加入!
导语
时序时空大模型读书会发起人之一——文青松老师,作为松鼠AI(Squirrel AI)合伙人、首席科学家及AI研究院负责人,诚邀各个级别的AI算法研发人员来应聘松鼠AI的 AI算法/AI工程/数据科学家岗位(社招/校招/实习,base上海/西雅图), 团队提供具竞争力薪资和发展。
招聘简介
松鼠AI(Squirrel AI,上海/西雅图) 积极招聘各个级别的AI算法/AI工程/数据科学家(社招/校招/实习), 提供具竞争力薪资和发展。
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- 6小时前
PRE前沿速递:复杂网络中有向边的动力学贡献值
导语
寻找网络中的关键节点和关键边是网络科学中的一个最重要、最基本的问题。基于动力学的复杂网络节点中心性已有不少研究,而基于动力学的网络边中心性或交互的中心性成果相对匮乏。去年我们在PRL发表了关于无向网络边和圈的重要性量化工作 [1],事实上复杂网络有向交互比无向交互更赋挑战性,同时也带了更多的变化和趣味性。
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- 2024-05-13
赵延龙:集值系统的辨识与控制 | 周二直播·控制科学前沿理论与方法系列课程
第七课课程简介
主题:集值系统的辨识与控制
简介:随着信息化、大数据和智能化的发展,集值系统大量涌现,对系统建模和控制产生了新的需求。集值系统的特点是无法测得输出、状态等系统数据的精确值,只知道它是否属于某个或某些集合。例如:大量医学数据如白血病数据只知道“健康”或“疾病”,大量工程数据如卫星观测数据只知道“百米级”“千米级”等,智能决策问题如雷达目标识别关心的是目标的“真”或“伪”。与传统的精确测量系统相比,集值系统具有可利用信息少和非线性强两大特征,其辨识和控制具有本质困难,需要新的研究视角和理论方法。
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- 2024-05-13
KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题
导语
一种崭新的深度学习网络结构 KAN,一经推出就引爆了AI社区。在自媒体的煽风点火下,KAN一夜干翻MLP的爽文在社交媒体上疯传。KAN 到底是什么,它是什么原理,跟 MLP 是什么关系,性能究竟有没有吹的那么好,有哪些局限,作者是怎么发现的——本期读书会由 KAN 的第一作者刘子鸣同学现身说法,为大家带来精彩的第一视角。
报告过程及问答环节,许多AI领域同行提出了各类针对KAN理论、技术、应用、优化的问题,刘子鸣一一详细回应。
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- 2024-05-13
“自然”和“人工”的边界:关于人工智能与合成生物学的讨论
导语
“人工”和“自然”的区别是什么?人工智能是对人类智能的模仿,还是要实现理想的智能表现?从基因编辑到人工生命,生命有机体是自然还是人工的界限在哪里?本文认为,由于新科学的出现和发展,即人工智能和合成生物学,自然与人工之间的界限不再像过去那样清晰明确,传统的“人工”定义已经无法准确描述现代一些人工科学的特性,并进一步深入探讨了“人工”的新定义。
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- 2024-05-11
无心插柳:苏联数学家柯尔莫哥洛夫与神经网络的新生
苏联数学家柯尔莫哥洛夫(Andrey N. Kolmogorov,1903-1987)。图源:https://wolffund.org.il/
编者按
大模型向计算理论提出了新问题,而计算理论也可帮助大模型揭示第一性原理,从而找到边界和方向。例如,苏联数学家柯尔莫哥洛夫和学生阿诺德在20世纪50年代完成的KA叠加定理。
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- 2024-05-11
西湖大学人工智能与科学仿真发现实验室招收博士生、博后、博士实习生
1. 导师介绍
吴泰霖博士为西湖大学工学院人工智能方向特聘研究员、助理教授、博士生导师。2012年于北京大学物理学院获得学士学位,2019 年获得麻省理工学院理学博士学位,2020年-2023年4月在斯坦福大学计算机系从事博士后研究(师从Jure Leskovec教授)。
吴泰霖博士的主要研究方向为 AI 与 Science 学科交叉的核心、普适问题。
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- 2024-05-10