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盤點 | 當下最強的 AI art 生成模型 Stable Diffusion 最全面介紹?
看點：程序員漫畫家西喬撰文，包括：關于SD的模型效果展示、注冊方式、參數(shù)設置、收費標準、版權問題、改進方法以及SD研發(fā)團隊、技術、亮點和相關資源等介紹。
前沿 | 強化學習先驅Richard Sutton：將開發(fā)新型計算智能體?
看點：強化學習三位領導者聯(lián)文闡述Alberta Plan計劃，它致力于理解和創(chuàng)建與復雜世界交互并預測和控制其感官輸入信號的長壽命計算智能體。
資訊 | 谷歌提出OptFormer：用Transformer預測最好的超參，還能提前知道性能?
看點：它是第一個基于 Transformer 的超參數(shù)調(diào)整框架之一，它使用靈活的基于文本的表示從大規(guī)模優(yōu)化數(shù)據(jù)中學習。
盤點 | 國內(nèi)人工智能領域高層次人才數(shù)據(jù)圖鑒
看點：AI 2000學者名單里，美國學者數(shù)量位居第一、占比57.3，中國學者數(shù)量位居第二、占比11.6%；清華大學、香港中文大學、北京大學等高校院所以及阿里、騰訊、京東擁有的人才數(shù)排名前列，北京、港澳臺、杭州等城市和區(qū)域排名靠前。
獎項 | 譚鐵牛院士榮獲國際模式識別最高獎
看點：這是該獎自1988年設立以來首次授予北美和歐洲地區(qū)以外的學者。
資訊 | 谷歌博客：使用機器學習促進印度母嬰健康計劃的參與?
看點：該方案使用 NGO 的歷史數(shù)據(jù)來預測哪些受益人將受益最多。
資訊 | DeepMind提出因果影響圖：推斷智能體動機，使其與設計者的要求保持一致?
看點：因果影響圖 (CID) 是一種對決策情況進行建模的方法，使我們能夠對智能體的意圖進行推理。
資訊 | OpenAI發(fā)布Alignment研究工作合集：三大支柱推進AGI對齊研究?
看點：三大支柱：使用人類反饋訓練 AI 系統(tǒng)、訓練人工智能系統(tǒng)以協(xié)助人類評估、訓練人工智能系統(tǒng)進行對齊研究
解讀 | 消除偽影，利用 Lipschitz 約束來穩(wěn)定“循環(huán)視頻超分辨”的推理
看點：視頻超分辨，Video super-resolution，即從低分辨率的視頻中恢復出高質(zhì)量的視頻序列，是比圖像超分辨更為困難的任務。
下載 | 最新《圖神經(jīng)網(wǎng)絡》報告，意大利特倫托大學29頁ppt建模闡述GNN 與GAT等?
看點：討論了圖神經(jīng)網(wǎng)絡在各個領域的應用，并總結了它的開源代碼、基準數(shù)據(jù)集和模型評估等。
綜述 | AI-6G與元宇宙？愛爾蘭東理最新《人工智能和6G與元宇宙:基本原理、挑戰(zhàn)和未來研究趨勢》綜述，39頁pdf涵蓋263篇文獻
看點：本文首先介紹了增強現(xiàn)實(AR)、虛擬現(xiàn)實(VR)、混合現(xiàn)實(MR)和空間計算的背景和進展，然后介紹了AI和6G技術對于元宇宙的作用、相關用例和項目等。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-497398.html
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