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GPT-4：OpenAI 的研究，是怎么让 AI 更像我们大脑的？
通常说来，AI的工作方式可以视为对人类大脑工作方式的逆运用与模仿。而黑盒也在结构上模仿大脑，由海量的神经元组成。比如ChatGPT就是在学习文本的同时观察其中的规律，以及这些规律如何影响最终的结果。 2 实际表现与引起的反响 此次的解释过程可分为三步： 1.给GPT-4一个GPT-2已有的神经元，由GPT-4展示相关的文本序列和激活情况，产生一个对此类行为的解释； 2.再次使用GPT-4，模拟被解释的神经元会做什么 3 启发 人的大脑，其实就是神经元组成的网络。从计算机的角度上来讲，它的结构十分低效——它没有存储设备，神经元的通讯也是通过化学的方式来进行，相当的别扭。 如前所述，AI可以视为对大脑运转的模仿，而探索生命模型也是脑科学研究的中心任务之一，是探索人类自身、解密思维与智能成因的科学探索需要。 OpenAI新近发表的这篇论文，也在无形中，给了人类科学技术的进步，展示了一种可能性： 当未来人工智能变得越发强大，甚至有一天超越人类，它也能在后续更多的前沿科技上，为人类提供帮助；而对智能的研究，在生物大脑之外
59220编辑于 2023-05-12 - 来自专栏脑机接口
根据大脑活动来重建大脑所感知的图像
Nemrodov表示，“当我们看到某个物品时，我们的大脑会产生一种心理感知，这本质上是对事物的一种心理印象。我们能够利用脑电图捕捉到这种感觉，从而直接说明在此过程中大脑中发生了什么。” 通过(A)左半球电极(P5, P7, P9, PO3, PO7，和O1)和(B)右半球电极(P6, P8, P10, PO4, PO8，和O2)对54个面部的总平均 ERP 。 他们的大脑活动被记录下来，然后使用基于机器学习算法的技术在受试者的脑海中以数字方式重建图像。 这不是研究人员第一次能够使用神经成像技术和基于视觉刺激重建图像。 虽然像 fMRI 这样的技术——通过检测血流变化来测量大脑活动——可以捕捉大脑特定区域发生的事情的详细细节，但 EEG 具有更大的实用潜力，因为它更常见、便携且价格低廉。 因此，我们可以使用EEG非常详细地了解我们大脑对面孔的感知是如何发展的。” 事实上，研究人员估计，我们的大脑需要大约170毫秒(0.17秒)才能形成我们所看到的面孔的良好表征。
1K40编辑于 2022-09-22 - 来自专栏大数据文摘
从视觉检测窥探人类大脑和数字大脑的差别
字符识别对于“智能”大脑而言是很难的：人类的大脑能识别具有缺失或错误字母的单词，比如 为什么是这样的形式？ 字符识别对于“智能”大脑而言是很难的：人类的大脑能识别具有缺失或错误字母的单词，比如G33z, y0u c4n 3v3n r34d th1s，这方面完胜“智能”大脑！还需要比较两者的适应性吗？ ◆ ◆ ◆ 重复性 当谈到重复性，“智能”大脑的得分更高。这几乎是大多数自动化过程中的关键概念：其结果将是可重复的，不管检查发生在什么时候。 那么，自动化视觉检测过程中，“你”实际上在做什么？
79250发布于 2018-05-22 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（八）
今天一起来看一下如何对图像做旋转和镜像处理，同样， OpenCV也提供了相应的接口，让我们一起来学习一下喽。
44420发布于 2020-04-10 - 来自专栏用户1692782的专栏
大脑生长系列（六）
上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。
47110发布于 2020-04-10 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（二）
三、灰度图：简单理解，就是YUV中只有Y分量，而不考虑UV分量，比较古老的黑白电视的效果便是这样的喽。
31520发布于 2020-04-10 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot绘制大脑图谱
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近交流群内看到有朋友询问大脑图谱相关的图，本节来介绍如何使用ggseg包来绘制此类图，该包内容十分丰富案例众多同时也兼容ggplot，详细内容请参考官方文档。
57310编辑于 2024-07-26 Google 在建未来的大脑，我们在做“聪明的大脑助手”
说它是“AI 模型大超市”好像有点低估它了——更准确地，GateOne 是一个能把各种强模型组织成“靠谱队伍”的派任务大脑 ♀️。
15910编辑于 2025-09-26- 来自专栏新智元
先有大脑，还是先有睡眠？ScienceAdvances解密：睡眠先于大脑进化
大脑是产生睡眠的前提吗？ScienceAdvances解密：原来睡眠比大脑出现的还要早。 水螅，又名九头蛇，是一种简单的生物。 身长不到半英寸，管状的身体一端有一只脚，另一端有一个嘴。 大量的研究和人们的日常经验证明了人类睡眠与大脑的联系。 但是与这种以大脑为中心的睡眠观点相对应的观点已经出现。研究人员已经注意到，由肌肉和神经系统以外的其他组织产生的分子可以调节睡眠。 对于那些想更多了解睡眠的研究人员来说，了解睡眠对大脑的影响至关重要。 所以，在20世纪中叶，如果你想研究睡眠，你就成了脑电图的专家。 研究人员发现，海豚和迁徙的鸟类在看起来清醒的时候，可以让半个大脑进入睡眠状态。大象几乎每时每刻都醒着，而小棕蝙蝠几乎每时每刻都在睡觉。 仙后水母，大约4英寸长，大部分时间都是上下颠倒的，触角伸向海面，搏动着把海水推进它们的身体。
84220编辑于 2023-05-22 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Jeff Dean：谷歌大脑背后的“大脑” | AI名人堂
▌谷歌大脑的雏形 《纽约时报》的一篇长文「The Great A.I. 随后，Google X 联合斯坦福大学顺势推出了聚焦深度学习的项目「谷歌大脑」。 ▌背后的“大脑” 今年 1 月，Dean 晒出了谷歌大脑 2017 的第一份成绩单：从 AutoML、语义理解和语言生成、到机器学习算法、TPU、TensorFlow 和开源软件等基础研究工作都取得了傲人的成绩 显然，这份漂亮的成绩单离不开 Jeff Dean 这位谷歌大脑背后的「大脑」的推动。 除了基础科学的研究之外，谷歌大脑还会与其他做应用、工程、开发等各类团队进行合作。
1.2K30发布于 2018-07-23 - 来自专栏新智元
OpenAI新作署名Ilya，提取1600万个特征看透GPT-4大脑！
这篇文章通过逆向工程，为GPT-4做了一次「解剖」，旨在探索LLM的可解释性。 训练方法 论文在多种LLM上都尝试了训练TopK自动编码器，包括GPT-2 small、GPT-4以及一系列有GPT-4类似架构的不同大小的模型。 GPT-2 small中使用了第8层，也就是整体架构的3/4部分；对于GPT-4类架构，这个比例则是5/6。 可解释性：对于SAE提取的隐变量在LM中的激活，是否存在充要的简单解释 4. 消融稀疏性：消除单个隐变量对LM下游得到的logits是否有稀疏影响？ 参考资料： https://openai.com/index/extracting-concepts-from-gpt-4/
35510编辑于 2024-06-17 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（三）
二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，通过一个阈值来判断，假设像素的值大于100设为255，小于100设为0便是一种策略。
41310发布于 2020-04-10 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（五）
亮度：亮度是指发光体（反光体）表面发光（反光）强弱的物理量。一个比较抽象的解释，哈哈。
41720发布于 2020-04-10 - 来自专栏CSDN技术头条
大脑记忆的建模
据国外媒体报道，科学家近日发现了大脑形成及失去记忆背后的数学方程。他们认为，这些方程可以精确地描述我们唤起回忆的方式。未来某一天，这一发现或许能帮助医生消除或改变病人脑海中与创伤事件有关的回忆。 瑞士洛桑联邦理工学院的科学家们研究了大脑是如何通过突触形成记忆的。突触具有很高的可塑性，因此神经元可以改变信息传递速度和密度，从而改变记忆。 这一算法通过改良，可以用于研发新的科技，在大脑中激发新的记忆，或是完全抹去以前的记忆。 “如果我们能理解突触形成或解散记忆网络的方式，我们就能在人类认知方式或心理治疗等领域有新的进展。” 当人类或动物睡着时，大脑往往会对白天的经历进行回放，从而强化这段经历，或是记住新的经历。 巴黎高等物理化工学院的科学家成功运用大脑回放的原理，在熟睡的老鼠大脑中创造了新的记忆。 当之前标明的特定脑细胞变得活跃时，研究人员便使用电极刺激其大脑中与“奖励”相关的部分。 而老鼠醒来之后，他们便会匆匆前去能够得到奖励的地方。这说明科学家已经在它们脑中创造了新的记忆。
1.4K80发布于 2018-02-09 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（一）
我们的“孩子”正在茁壮成长中，现在他已经能够选择性的寻找到自己感兴趣的区域喽。也就是每看到一幅完整的图像，可以选择性的摘取关心和感兴趣的区域，这再OpenCV中称作ROI操作。
39900发布于 2020-04-10 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（九）
今天是关于图像合并相关的讲解。首先要区分一下图像合并与图像融合的概念：图像融合说的是两幅不同的图片的叠加，而图像合并说的是将两幅图像经过大小调整实现并排的效果。
47110发布于 2020-04-10 - 来自专栏码上修行
RocketMQ 大脑 NameServer 赏析
（类比：收件人收货） 4. 从 NameServer 起点 5.1 RocketMQ 大脑 —— NameServer NameServer 是一个 Broker 与 Topic 路由的注册中心，支持 Broker 的动态注册与发现 clone 代码到本地 https://github.com/apache/rocketmq.git （2）导入 IDEA （3）执行 mvn clean install -DskipTests （4）
79361编辑于 2023-11-17 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（四）
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolaiton == INTER_LINEAR);
38920发布于 2020-04-10 - 来自专栏用户1692782的专栏
“大脑”生长系列（七）
dst = src1 * alpha（透明度 [0 ~ 1] 浮点数） + src2 * (1 - alpha) + gamma（增益）;
42810发布于 2020-04-10 - 来自专栏机器之心
当GPT-4V充当机器人大脑，可能你都没AI会规划
【关注机器之心视频号，第一时间看到有趣的AI内容】 GPT-4V 已经能帮我们设计网站代码，控制浏览器，这些应用集中在虚拟数字世界中。 假如我们把 GPT-4V 带入现实世界，让它作为控制机器人的大脑，会有什么有趣的结果呢？ 最近，来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出「ViLa」算法，实现了让 GPT-4V 走进物理世界中，为机器人操作日常生活物品提供任务规划。 作者团队提出了 ViLa 算法，主张直接使用视觉语言大模型（如 GPT-4V），将高级抽象指令分解为一系列低级可执行技能。 GPT-4V 由于经过大规模互联网数据的训练，展现出了卓越的多样性和极强的泛化能力。这些特性使得它特别擅长处理论文中提出的开放世界场景。
43610编辑于 2023-12-12
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