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Kernel
Kernel
12 分钟前
这是两个斯坦福研究者的故事 – @jakub_smekal (KB7) 和 @InferenceActive (KB5) – 探索人工智能中最全面的框架之一。 卡尔·弗里斯顿的主动推理框架描述了所有生物如何最小化“自由能”——预期状态与感知现实之间的差异。 “我们对世界进行采样,以确保我们的预测成为自我实现的预言,”弗里斯顿曾写道。 主动推理与其他人工智能范式如强化学习和预测处理进行对话。 丹尼尔和雅库布共同撰写了几篇关于该主题的研究论文,包括广义符号表示法(GNN),这是一种标准化的基于文本的语言,跨越不同科学和学科连接理论与实施。 雅库布的博士研究从主动推理发展到深度状态空间模型(SSMs)。 “我工作的很多内容都是不确定性的最小化,”雅库布告诉我们,然后沉思道,“我想这就是每个人(在人工智能领域)所玩的游戏。” 从细胞到人工智能模型再到社会,我们都在加深与惊讶的关系。为意外做好准备。
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Kernel
10月18日 01:24
我们将在10月28日于纽约的@archetypevc举办一场研究沙龙。 主题是“研究与生产的交汇”,将有清晰的想法、现场演示和建设性的同行评审。 大约30名参与者将有机会分享他们的最新作品。 如果您想加入,请私信我们。
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