通过探索AI如何模仿人脑来提高效率和学习速度，我们可以更好地理解人类的注意力如何在信息泛滥的世界中受到挑战，并找到强化自身专注力的方法。

Meta公司的“变色龙”模型挑战GPT-4，以其340亿参数和10万亿token的训练刷新了多模态状态-of-the-art(SOTA)标准。

[1]2009年美剧《LIE TO ME》播出后，很多人都对微表情产生了兴趣。大家惊叹于电视剧的剧情：一个人表情的破绽里总能暴露出真相。于是大家理所应当地认为：通过一个人表情、肢体就可以直接判断他有没有在说谎。 作为微表情研究者，我从2011年开始参与过一些刑事案件的侦查。为了验证现实情况中微表情会不会像电视剧中的那么神奇，我来简单模拟一个犯罪情况：一个盗窃案，假如你们是公安，我是嫌疑人。你们问我：“你有没有偷钱？”“唉，警官你怎么这样办呢？你说我偷钱我就偷钱了！你在大街上随便拉个人说偷钱了，他就能坐到这儿来了？你们办案要讲证据好不好！”大家看到我的表情了吗？一脸嫌弃、厌恶、不屑。另外一种情况是：“我没有，警官你们为什么会怀疑我，我是一个老实巴交的出租司机，我家里还有老婆孩子，我…我…我不可能偷钱。我…我是老实人。”看到我的表情是什么样了吗？愁苦、悲悯、可怜。你相信哪一个呢？ 我们前面铺垫这么多的开场只为说明一个事情：你看到的那些可见的表现很可能都是演的。

深度学习和神经网络是人工智能领域的强大工具，本文总结了深度学习的非技术性解释，一起来看看吧。

本文将带你进入深度学习的奇妙世界，探讨这一前沿技术的核心原理、应用实例及未来趋势。通过本文内容的深入分析，引导阅读者理解深度学习如何改变数据分析和机器学习领域，希望对你有所帮助。

在训练Diffusion模型时，我们可以遵循怎样的阶段？这篇文章里，作者围绕训练Diffusion的过程、应用Diffusion模型阶段等内容做了梳理和讲解，不妨来看一下。

人工智能作为当下新质生产力的代表，其技术更新已经历过很多个版本，随着ChatGPT的火热，AI逐渐进入大众视野，并在衣食住行方方面面影响着人们。AI 是让计算机模拟人类智能的技术，它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，通过使用大量的数据和算法，AI 可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心，是使计算机拥有智能的基石，本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍，不涉及复杂的数学模型，通俗地讲解AI底层知识原理。

CNN，即一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。怎么理解CNN的全流程？这篇文章里，作者对CNN的模型结构和每一层的具体步骤等内容做了详细解读，一起来看。

Transformer模型基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构，在自然语言处理任务中取得了显著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。这篇文章里，作者就对Transformer神经网络做了解读，一起来看一下。

上文介绍了循环神经网络（RNN）的基础概念，今天我们来介绍生成对抗网络（GAN）。

人工智能技术的飞跃发展，尤其是大语言模型的应用，正深刻改变信息生产和交流的方式。通过深度学习与自然语言处理的创新融合，诸如ChatGPT、通义千问等智能系统能够理解并生成高质量文本内容。本篇将聚焦AIGC的核心——大语言模型的工作机制及其实际应用，揭示这一颠覆性技术如何重塑信息时代的内容创作生态。

大模型正在与我们的生活形成愈发紧密的联系，那么，我们怎么理解大模型背后的底层逻辑？不妨来看看本文的拆解。