Meta公司的“變色龍”模型挑戰GPT-4，以其340億參數和10萬億token的訓練刷新了多模態狀態-of-the-art(SOTA)標準。

[1]2009年美劇《LIE TO ME》播出后，很多人都對微表情產生了興趣。大家驚嘆于電視劇的劇情：一個人表情的破綻里總能暴露出真相。于是大家理所應當地認為：通過一個人表情、肢體就可以直接判斷他有沒有在說謊。 作為微表情研究者，我從2011年開始參與過一些刑事案件的偵查。為了驗證現實情況中微表情會不會像電視劇中的那么神奇，我來簡單模擬一個犯罪情況：一個盜竊案，假如你們是公安，我是嫌疑人。你們問我：“你有沒有偷錢？”“唉，警官你怎么這樣辦呢？你說我偷錢我就偷錢了！你在大街上隨便拉個人說偷錢了，他就能坐到這兒來了？你們辦案要講證據好不好！”大家看到我的表情了嗎？一臉嫌棄、厭惡、不屑。另外一種情況是：“我沒有，警官你們為什么會懷疑我，我是一個老實巴交的出租司機，我家里還有老婆孩子，我…我…我不可能偷錢。我…我是老實人?！笨吹轿业谋砬槭鞘裁礃恿藛?？愁苦、悲憫、可憐。你相信哪一個呢？ 我們前面鋪墊這么多的開場只為說明一個事情：你看到的那些可見的表現很可能都是演的。

深度學習和神經網絡是人工智能領域的強大工具，本文總結了深度學習的非技術性解釋，一起來看看吧。

本文將帶你進入深度學習的奇妙世界，探討這一前沿技術的核心原理、應用實例及未來趨勢。通過本文內容的深入分析，引導閱讀者理解深度學習如何改變數據分析和機器學習領域，希望對你有所幫助。

在訓練Diffusion模型時，我們可以遵循怎樣的階段？這篇文章里，作者圍繞訓練Diffusion的過程、應用Diffusion模型階段等內容做了梳理和講解，不妨來看一下。

人工智能作為當下新質生產力的代表，其技術更新已經歷過很多個版本，隨著ChatGPT的火熱，AI逐漸進入大眾視野，并在衣食住行方方面面影響著人們。AI 是讓計算機模擬人類智能的技術，它包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域，通過使用大量的數據和算法，AI 可以讓計算機學會像人類一樣思考、學習和解決問題。機器學習作為人工智能領域的核心，是使計算機擁有智能的基石，本文對機器學習的核心領域、術語和深度學習與強化學習作簡單介紹，不涉及復雜的數學模型，通俗地講解AI底層知識原理。

CNN，即一種專門用于處理具有類似網格結構數據的深度學習模型。怎么理解CNN的全流程？這篇文章里，作者對CNN的模型結構和每一層的具體步驟等內容做了詳細解讀，一起來看。

Transformer模型基于自注意力機制，摒棄了傳統的RNN和CNN結構，在自然語言處理任務中取得了顯著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。這篇文章里，作者就對Transformer神經網絡做了解讀，一起來看一下。

上文介紹了循環神經網絡（RNN）的基礎概念，今天我們來介紹生成對抗網絡（GAN）。

人工智能技術的飛躍發展，尤其是大語言模型的應用，正深刻改變信息生產和交流的方式。通過深度學習與自然語言處理的創新融合，諸如ChatGPT、通義千問等智能系統能夠理解并生成高質量文本內容。本篇將聚焦AIGC的核心——大語言模型的工作機制及其實際應用，揭示這一顛覆性技術如何重塑信息時代的內容創作生態。

大模型正在與我們的生活形成愈發緊密的聯系，那么，我們怎么理解大模型背后的底層邏輯？不妨來看看本文的拆解。

智能座艙這一概念在當下已經傳播開來，那么，你是否了解智能座艙背后隱藏的技術或算法基礎？這篇文章里，作者圍繞深度學習算法及卷積神經網絡、損失函數等內容做了分析解讀，不妨來看一下。