10月17日，Saama宣布与阿斯利康签署了一项多年协议。而此次协议旨在利用Saama的人工智能技术平台来简化和增强阿斯利康的临床数据管理和医学审查流程，加速临床开发建立新标准。Saama是一家旨在加…
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2022年，Stable Diffusion横空出世，成为AI行业从传统深度学习时代过渡至AIGC时代的标志模型，并为工业界和投资界注入了新的活力，让AI再次性感。本文介绍的Stable Diffus…
文章摘要本文讨论了AI产品在落地过程中的问题，指出AI产品缺乏复合度和对技术的过度依赖。作者认为在打磨AI产品时，过于追求技术细节和预测会导致问题。同时，组织结构和产品经理的角色也对AI产品的发展产生了影响。• AI产品需要关注技术和场景的综合视角，而不是过于追求技术细节。
人工智能系统的不可预测性与不可解释性对其信任度构成挑战。
人脑以高效著称，它以稀疏的表征方式存储和处理信息。在任何时刻，只有一小部分神经元处于活跃状态。神经科学家相信，他们可以将大脑启发的逻辑映射到运行 AI 模型的算法、数据结构和架构中，从而提供一个让AI降低功耗的配方。