在高教育组，时型每推迟1小时，10年RFFT下降0.80分；若最极端晚时型与最早时型相差约9小时，理论上差异可达7.2分，对应小到中等标准化效应量（effect size）约0.36。

近日，加州理工学院的黄信源与谷歌量子人工智能团队的布劳顿、埃萨等研究人员宣布，在生成模型领域取得了重要突破，成功实现了量子生成优势。这项研究利用一个包含68个量子比特的超导处理器，展示了量子计算在处理经典和量子问题时的强大能力，尤其是在生成概率分布和电路方面，超越了传统计算机的极限。

AI.x社区是51CTO打造的AIGC专属社区，连接企业AIGC决策者和实践者、大模型企业、生成式AI创客与开发者，全方位汇聚生成式AI技术动态、AIGC创新实践案例、技术趋势报告和前沿技术进展，推动生成式AI技术的创新与实践落地。

入门级网络安全岗位本身就存在招聘困难的问题。随着预算缩减、组织变化及竞争激烈，企业在招聘时更加挑剔，更看重技能（质量）而非数量。AI对许多入门级及低技能岗位造成压力，如SOC分析师岗位，未来几个月和几年可能会出现由人力向AI转变的显著变化。

报告地址：https://lightcast.io/resources/research/beyond-the-buzz-developing-the-ai-skills-employers-actually-need#download-ai-for ...

在训练期间，隐藏层使数据前向传播，而权重和偏置通过反向传播和梯度下降算法进行优化。神经网络结构可进行调整，以包含更多神经元（适用于高度非线性的分量）或更少神经元（适用于较平滑的元素）。

当ChatGPT以燎原之势席卷硅谷掀起AI浪潮时，曾开创Transformer模型架构时代的Google，却一度陷入“追赶者”的尴尬境地。外界质疑声不断，“Google还行不行？”的疑问萦绕不散。

越来越多的人工智能（AI）处理器正围绕特定工作负载而非标准化基准进行设计，旨在优化性能和功率效率，同时通常保留足够的灵活性以适应未来的变化。

强化学习作为人工智能领域的重要分支，自诞生以来，便在理论研究与实际应用中取得了广泛的关注。近年来，随着深度学习的快速发展，深度强化学习逐渐成为智能决策、自动控制、机器人技术等领域的关键方法之一。深度强化学习的核心思想是利用神经网络学习复杂环境中的最优 ...

Featurize蒜粒方块正是基于对这些痛点的深刻洞察而诞生。平台自2020年5月上线以来，历经数年的技术打磨与市场验证，已成长为一个成熟、稳定、高效的云端工作站。其核心定位是成为每一位开发者和数据科学家的“**云端AI开发伴侣**”，通过整合顶尖的 ...

早在2017年， 特斯拉 就开始了自研芯片之路。只不过那时还只是研发自动驾驶芯片，并为此挖来了AMD前首席芯片架构师吉姆·凯勒。这位芯片业的传奇人物，先后参与并缔造了AMD的X86-64架构、K8架构以及 苹果 的A4、A5处理器。