大型语言模型（LLM）对于编程和机器人任务越来越有用，但对于更复杂的推理问题，这些系统与人类之间的差距越来越大 […]
标签： 麻省理工学院-IBM Watson AI 实验室
当人类与人工智能的对话涉及多轮连续对话时，驱动ChatGPT等聊天机器人的强大大型语言机器学习模型有时会开始崩 […]
在乔治·奥威尔（George Orwell）的小说《1984》中，“老大哥”（Big Brother）通过双向 […]
为了使自然语言成为一种有效的交流形式，相关各方需要能够理解单词及其上下文，假设内容在很大程度上是善意共享的并且 […]
你的日常待办事项清单可能非常简单：洗碗、买杂货和其他细节。你不太可能写出“拿起第一个脏盘子”或“用海绵洗盘子” […]
在物理学和工程学等领域，偏微分方程 （PDE） 用于模拟复杂的物理过程，以深入了解世界上一些最复杂的物理和自然 […]
解释经过训练的神经网络的行为仍然是一个引人注目的难题，特别是随着这些模型的规模和复杂性的增长。与历史上的其他科 […]
在人工语言网络的帮助下，麻省理工学院的神经科学家发现了什么样的句子最有可能激发大脑的关键语言处理中心。 这项新 […]
自然语言通过上下文和句法传达思想、动作、信息和意图;此外，数据库中还包含大量 IT。这使它成为训练机器学习系统 […]
由于麻省理工学院研究人员引入的一项新技术，在动画电影和视频游戏中栩栩如生的英雄和恶棍的艺术家可以更好地控制他们 […]