#深度神经网络

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非常有意思！让深度神经网络感知时间！ 这堪称Ilya说的人类和GPT的attention agree-on。 ————————————— 当人工智能开始“感觉”时间时 研究人员培训了一名RL代理执行一项简单的任务——在观看视频时标记每N步。看起来很基本，对吧？但他们在模型中发现的东西令人惊讶。 网络的隐藏层自发地发展了振荡——内部节奏，几乎就像一个“滴答作响的时钟”。示例：当代理需要标记每4帧时，会出现频率为0.25的脉冲，引导其操作。更有趣的是，这种节奏活动在静态或空白视频中持续存在，就好像模型创造了一个内部节拍器一样。 作者将此与大脑如何编码时间进行了比较：一种理论表明，纹状体通过神经振荡器的巧合来“标记”时间。在这里，出现了类似的逻辑，但是在人工网络中。关键点：这种计时能力不会在没有环境的情况下出现，但一旦形成，它就会继续自主工作。 这很重要，因为时间感知是最难的认知结构之一。能够在没有明确计时器的情况下“感化”它，可以使人工智能在现实世界中更加强大——从机器人到多代理系统。 这是工程学和神经科学之间的另一座桥梁，机器行为意外地与大脑行为产生了共鸣。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息
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