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滑铁卢大学研发SubTrack++ 加速LLM预训练进程
滑铁卢大学开发出一种新型训练方法——SubTrack++,旨在降低构建人工智能(AI)工具的成本与环境影响,推动人工智能工具的普及化进程。大型语言模型(LL...
[2025-12-11]
加拿大
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加州大学等机构与台积电合作开发新型全数字p位设计
加州大学圣巴巴拉分校、东北大学的研究人员携手台积电,共同开发出一种新型计算机组件,有望大幅提升人工智能和机器学习的效率。该技术基于“
[2025-12-11]
美国
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美国弗吉尼亚理工团队研发新型声波芯片 开启微观操控新篇章
弗吉尼亚理工大学机械工程系助理教授田振华带领团队,探索利用声波作为隐形抓取器,在电子芯片上操控流体流动和微小颗粒。这项研究在医疗领域
[2025-12-09]
美国
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新型脑机接口系统BISC:小体积高带宽 引领人机交互新变革
一种名为“皮层生物接口系统”(BISC)的新型脑机接口(BCI)系统,有望革新人机交互模式,并拓展神经系统疾病治疗领域。该系统由哥伦比亚大学、纽约长...
[2025-12-09]
美国
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借鉴动物大脑:NAILIt项目研发能实时适应环境的新一代AI
曼海姆中央精神健康研究所牵头开展NAILIt项目,旨在利用动物大脑学习过程洞见,让人工智能系统更灵活高效。该项目全称为“用于非平稳环境下学习
[2025-12-08]
德国
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神户大学团队提出新方法 提升物理模拟计算效率与精度
在现代世界,计算机模拟在诸多领域发挥着关键作用,从研究原子行为到设定航天器轨迹,从材料研发到天气预报,其计算需逐时间步进行,但每一步
[2025-12-08]
日本
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人工智能文化偏见新发现:食物视角下的全球数据集构建
CISPA研究员Tẹjúmádé Àfọ̀njá参与的国际研究以食物为切入点,揭示了人工智能系统中的文化盲点。该研究引入参与式方法,旨在创建更具包容性的数
[2025-12-06]
德国
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过参数化神经网络:特征学习与过拟合的时间尺度分离
现代神经网络参数众多,易对随机无结构数据“过拟合”,但使用结构化数据集训练时,却能学习到数据潜在特征。理解为何过度参数化不破坏模型有
[2025-12-06]
波兰
美国
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蒙特利尔语言建模会议:自适应算法成亮点
由Alex Lew教授参与撰写的一篇论文,被选为今年10月在蒙特利尔举行的语言建模会议(COLM 2025)的四篇“杰出论文”之一。该论文题为“基于自适应加权拒
[2025-12-05]
加拿大
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康奈尔大学研发XHEMT晶体管 革新无线电子设计
康奈尔大学研究人员开发出新型晶体管架构XHEMT,该架构不仅有望改变高功率无线电子产品设计,还能缓解关键半导体材料供应链的脆弱性。XHEMT包含一
[2025-12-05]
美国
战略性新兴产业
新一代信息技术