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科研进展
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
人工智能研究院朱毅鑫助理教授及合作者在支持机器进行词汇学习和更广泛的人类学习工…
近日,北京大学人工智能研究院朱毅鑫助理教授及合作者在ICML 2023发表题为“MEWL:Few-shot multimodal word learning with referential uncertainty”的研究论文。该研究通过在机器中设计词汇学习任务来评估机器在与人类相同的条件下学习词汇的能力。MEWL简单直观,支持词汇学习和更广泛的人类学习中的这些基本元素。学习单词和语言是人类认知发展中最基本的阶段之一,它为后续的其他关键能力奠定了基础。了解人类学习词汇的模...
2023-11-30
人工智能研究院李萌及合作者在基于随机计算的神经网络模型-加速器电路协同设计研究…
北京大学人工智能研究院类脑智能芯片研究中心李萌助理教授和集成电路学院王润声教授团队在2023年国际电子设计与测试领域顶级会议Design, Automation and Test in Europe(DATE)上发表论文的《Accurate yet Efficient Stochastic Computing Neural Acceleration with High Precision Residual Fusion》的介绍。该论文提出了一种基于随机计算的神经网络加速器,通过协同设计、优化神经网络与加速器芯片,在低精度随机计算卷积运...
2023-07-03
人工智能研究院唐希源研究员及合作者在面向边缘AI的模拟存内计算芯片方向研究取得进…
本文是北京大学人工智能研究院类脑智能芯片研究中心唐希源研究员团队在国际集成电路设计领域顶级会议IEEE Custom Integrated Circuits Conference(CICC)上发表论文 A Calibration-Free 15-level/Cell eDRAM Computing-in-Memory Macro with 3T1C Current-Programmed Dynamic-Cascoded MLC achieving 233-to-304-TOPS/W 4b MAC的介绍。北京大学博士后宋嘉豪为第一作者,唐希源研究员与王源教授为通讯作者。不断发展的AI算法对...
2023-06-08
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