پژوهش
هوش مصنوعی: معرفی و کاربرد Variational Lossy Autoencoder
Variational Lossy Autoencoder یک مدل هوش مصنوعی فشرده‌سازی پیشرفته است که با حفظ کیفیت، حجم داده را به‌طور توجهی کاهش می‌دهد و فرکانس را حفظ می‌کند.
پژوهش
هوش مصنوعی درک عمیق‌تر: محدودیت‌ها و امکانات Neural GPU
مدل Neural GPU، یک معماری کنولوشنال هوش مصنوعی است که می‌تواند الگوریتم‌های پایه را یاد بگیرد و گسترش یابد؛ اما محدودیت‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیری همچنان چالش برانگیز باقی مانده‌اند.
پژوهش
هوش مصنوعی: انتقال دانش نیمه‌مبانی از داده‌های خصوصی و تحلیل نوین
OpenAI راه حلی نیمه‌مبانی برای انتقال دانش مدل‌های یادگیری عمیق معرفی کرده است که داده‌های خصوصی را محافظت می‌کند و نیاز به برچسب‌گذاری را کاهش می‌دهد.
اخبار
OpenAI برگزاری اولین کنفرانس خودسازمانده هوش مصنوعی با حضور 150 متخصص
OpenAI در هفته گذشته بیش از 150 متخصص هوش مصنوعی را در دفترهایش برای اولین کنفرانس خودسازمانده یادگیری ماشین جمع‌آوری کرد و به اشتراک گذاری حوزه.
پژوهش
هوش مصنوعی در انتقال یادگیری شبیه‌سازی به دنیای واقعی با مدل عکسی معکوس عمقی
این مقاله به بررسی روش انتقال بین شبیه‌سازی و دنیای واقعی با استفاده از مدل عکسی معکوس عمیق در هوش مصنوعی می‌پردازد.
پژوهش
روند پیشرفت هوش مصنوعی: نقش زیرساخت‌های یادگیری عمیق و جامعه متن‌باز
یک نگاهی به اهمیت زیرساخت‌های یادگیری عمیق در تسریع پیشرفت هوش مصنوعی و نقش جامعه متن‌باز در ساخت ابزارهای قدرتمند و دسترسی‌پذیر.
پژوهش
همایش Machine Learning Unconference: شبکه‌سازی و نوآوری در هوش مصنوعی
به‌روزرسانی جدیدی درباره‌ی Machine Learning Unconference منتشر شد؛ در این همایش غیررسمی، متخصصان یادگیری ماشین می‌توانند ویدئوهای، پستورهای زنده و همکاری‌های نوآورانه را به اشتراک بگذارند.
اخبار
OpenAI تیم خود را گسترش می‌دهد: استخدام کارکنان جدید در حوزه هوش مصنوعی
OpenAI با اعلام استخدام نیروهای تازه در تیم خود، گام‌های تازه‌ای در مسیر پیشرفت و نوآوری‌های هوش مصنوعی برمی‌دارد؛ کاربران منتظر دستاوردهای جدید هستند.
پژوهش
OpenAI معرفی پروژه‌های ویژه هوش مصنوعی: راه‌حل‌های عملی برای مشکلات واقعی
OpenAI با برنامه‌ی پروژه‌های ویژه، به دنبال این است که مشکلات علمی در سطح کاربردی را حل کند؛ پروژه‌های خاصی که نه تنها جذاب بلکه تأثیر قابل‌ملاحظه‌ای بر جهان دارند.
پژوهش
هوش مصنوعی: چالش‌های ایمنی واقعی در پژوهش کنکریت و راهکارهای پیشنهادی
مقالهٔ تازه Google Brain با همکاران دانشگاه Berkeley و Stanford به بررسی چالش‌های واقعی ایمنی هوش مصنوعی می‌پردازد و راهکارهای عملی برای تضمین عملکرد صحیح مدل‌های یادگیری ماشین بیان می‌کند.