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麻省理工学院新闻

利用语言来理解机器

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 […]

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麻省理工学院新闻

帮助艺术家改进动画的灵活解决方案

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 […]

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麻省理工学院新闻

图像识别准确性:一个看不见的挑战,使当今的人工智能感到困惑

想象一下,您正在滚动浏览手机上的照片,并遇到了一张起初您无法识别的图像。它看起来像沙发上模糊的东西;可能是枕头 […]

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新方法使用众包反馈来帮助训练机器人

为了教人工智能代理一项新任务,比如如何打开厨柜,研究人员经常使用强化学习——这是一个试错过程,在这个过程中,智 […]

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学生在麻省理工学院 Ignite 竞赛中提出生成式 AI 的变革性想法

本学期,麻省理工学院的学生和博士后受邀为首届麻省理工学院 Ignite:生成式人工智能创业大赛提交想法。超过 […]

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该技术使边缘设备上的 AI 能够随着时间的推移不断学习

个性化的深度学习模型可以使人工智能聊天机器人能够适应理解用户的口音,或者使智能键盘能够不断更新,以便根据某人的 […]