机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系...
原文标题：Utility vs Understanding: the State of Machine Learning Entering 2022 原文作者：Aidan Cooper
原文标题：Iterative Machine Learning: A step towards Model Accuracy 原文作者：Amarabha Benerjee
---- 新智元报道 编辑：Aeneas David【新智元导读】为加速矩阵乘法，DeepMind的AlphaTensor都有什么神操作？1小时超长视频，带你读懂这篇Nature封面。由浅入深，全网最细。DeepMind前不久发在Nature上的论文Discovering fas...
----点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权【导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我...
---- 新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】人工智能该如何克制自己不要说出「伤人心」的话？近年来，大型语言模型（LLMs）已经在一系列任务中取得了显著进步，比如问题回答、文本摘要和人机对话等。人机对话是一项特别有趣的任...
---- 新智元报道 作者：AI科技评论编辑：桃子【新智元导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体...
机器之心报道机器之心编辑部身处社会环境中的 AI 智能体，也能从人类互动中进行学习了。如果有人给你看一张鳄鱼的照片并问它是不是一只鸟，你可能会不禁一笑，感觉这是在恶作剧。现实当中，这种互动看起来很愚蠢，但在 AI 领域...
[1] 2015 (ICCV) Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos
模仿学习 优点： 1.简单、稳定的监督学习过程 缺点： 1.需要提供榜样行为数据 2.需要处理多解型行为（例如 绕过障碍物，可以从左边或者右边，但是专家数据不一定覆盖所有行为，可以用多元高斯分布去等方法去处理） 3.不能超越人类...
