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科研进展
人工智能研究院李萌课题组提出高效隐私计算新范式,协同优化神经网络架构与隐私推理…
以深度学习为代表的人工智能正广泛应用于各行各业。由于深度神经网络的参数量和计算量巨大,现有深度学习服务往往部署于云端,并依赖用户直接上传明文数据使用,存在严峻的数据泄露隐患。因此,在深度学习推理过程中保护数据和模型隐私至关重要。然而现有的隐私推理方案面临着巨大通信开销,如何有效降低通信量成为了一个亟待解决的问题。北京大学人工智能研究院李萌课题组通过协同优化神经网络架构和隐私推理协议,将隐私推理...
2024-01-02
人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队在可理解和解释直觉物理违反预期现象的研究方面取…
北京大学人工智能研究院朱松纯教授、朱毅鑫助理教授及团队,与北京通用人工智能研究院张驰研究员联合在ICCV 2023会议上发表论文,题为“X-VoE: Measuring eXplanatory Violation ofExpectation in Physical Events”。该研究的核心目标是构建能够类似人类般理解和解释物理“魔术”现象的智能体,尤其是在某些元素被遮挡或不可见的情境中。通过这项研究,团队不仅提出了一种全新的评估方法,以衡量智能体对物理常识的理解和解释...
2023-12-21
人工智能研究院杨耀东课题组TorchOpt开源项目被PyTorch纳入生态
可微编程在高级语言中实现了自动计算导数,从神经网络的反向传播到贝叶斯推断和概率编程,可微编程的广泛应用极大地推动了ML及其应用的进步。它实现了高效且可组合的自动微分(AD)工具,为可微优化[1, 2]、模拟器[3, 4]、工程[5]和科学[6]的发展铺平了道路。不断涌现的可微优化算法凸显了可微编程的核心地位。近日,北京大学人工智能研究院杨耀东课题组主导的开源项目TorchOpt,一款基于PyTorch的高效可微优化库,被PyTorch官...
2023-12-19
人工智能研究院朱毅鑫及合作者在复杂人-物交互重建问题的研究方面取得进展
人-物交互理解[1,2]在计算机视觉与机器人领域有重要的意义,让人工智能算法理解三维空间下复杂的人与物体交互一直是研究者们追求的目标。然而,这一目标的实现还面临诸多挑战。首先,学术界缺少一个针对全身参与的人与复杂物体交互理解的算法。现有方法大多限制在与刚体的交互[3,4],或仅关注某个特定的身体部位。其次,真实环境下的物体结构复杂,难以用一个单一的模板来描述。近期,学界开始对带自由度的物体[5]进行研究,...
2023-12-04
朱松纯教授团队提出通用人工智能测试评级的标准与平台Tong Test
人类正在迈入智能时代,其区别于信息时代的显著特征是大量通用智能体的出现,而通用人工智能作为引领和推动智能时代发展的核心科技,是目前及未来国际人工智能研究的焦点。11月1日,首届人工智能安全峰会于英国召开,围绕人工智能的风险管控与治理展开激烈讨论,通用人工智能将对未来世界政治经济格局产生重大而深远的影响。2023年11月30日,光明日报报道《为通用人工智能搭建新测试体系》通用人工智能的关键在于“通用”,目标...
2023-11-30
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