北京
紐約大學數(shù)據(jù)科學中心（CDS）研究團隊取得重要進展，將生物稀疏性機制成功應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)。該團隊由CDS博士生匡一倫、CDS創(chuàng)始主任楊立昆（Yann LeCun）、前CDS教職研究員Tim Rudner等人組成。
研究團隊開發(fā)的新技術(shù)實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的稀疏激活模式，模擬了生物大腦中神經(jīng)元選擇性響應(yīng)的特性。這種方法能夠在保持模型性能的同時顯著降低計算資源消耗，為構(gòu)建更高效、更可解釋的人工智能系統(tǒng)提供了新路徑。
該突破延續(xù)了楊立昆長期以來對類腦計算和自監(jiān)督學習的研究方向，或?qū)⑼苿酉乱淮鶤I架構(gòu)向更接近生物智能的方向演進。
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