Nature Machine Intelligence｜不只是「像大脑」，人脑信号还能直接引导语言模型进行鲁棒推理（在新窗口打开）
北京大学、清华大学与微软亚洲研究院在Nature Machine Intelligence发表研究，发现语言模型内部表征与人脑演绎推理脑区存在部分对齐，并可利用脑信号引导模型表征干预与参数微调，显著提升推理鲁棒性。
搜索
关于“Nature Machine Intelligence”的结果
共 4 篇
AI开始「研究自己」：Mechanist开启机器智能机制科学（在新窗口打开）
近期发表于 Nature Machine Intelligence 的论文 Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning [1]，从知识编辑切入，进一步探索大模型如何使用知识进行推理以及如何通过主动干预观察模型内部变化。
人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」（在新窗口打开）
胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测（在新窗口打开）
近日，清华朱军等团队提出了一种统一的多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中同时实现了心血管信号的去噪、插补与跨模态生成，为真实场景下的人工智能辅助医疗提供了一种新的解决思路。