报告将围绕科学计算中的一些重要问题(如量子力学等),介绍生成式人工智能的基本概念、理论、方法以及其在解决科学问题中的应用。

成为VIP会员查看完整内容
90

相关内容

生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
图神经网络在科学领域的应用
专知会员服务
62+阅读 · 2023年2月5日
深度强化学习理论最新进展,113页ppt
专知会员服务
73+阅读 · 2022年5月20日
【广东工业大学蔡瑞初教授】因果关系发现进展及其应用
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
226+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
科学智能(AI4Science)赋能科学发现的第五范式
微软招聘
4+阅读 · 2022年7月8日
大咖云集+丰厚奖金,AI4Science黑客松开幕
机器之心
0+阅读 · 2022年4月25日
自动化所2021年“人工智能”大学生暑期学校圆满结束
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年8月6日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月16日
Arxiv
15+阅读 · 2019年9月30日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关VIP内容
图神经网络在科学领域的应用
专知会员服务
62+阅读 · 2023年2月5日
深度强化学习理论最新进展,113页ppt
专知会员服务
73+阅读 · 2022年5月20日
【广东工业大学蔡瑞初教授】因果关系发现进展及其应用
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
226+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员