与「深度学习」相关的搜索结果

吴恩达还真是妥妥的大佬：Sam Altman斯坦福大学本科的时候做过他的实习生，搞强化学习；Dario Amodei是吴恩达任负责人的百度深度学习研究院（IDL）的研究员（DeepSpeech和scaling law）。此外Ilya Sutskever是他在斯坦福大学的博士后，Geoff Hinton是他在Google Brain组的成员。

发现一个扎人心的事实 但凡是让你感官存在即时快感的东西 ，比如女色、赌博、刺激性成瘾物，游戏，暴饮暴食，还有发脾气、冲动消费、疯狂购物，短暂逃避，摆烂躺平、凡此种种，只图一时痛快，事后容易反噬，严重的痛不欲生。 而让你当下难受煎熬的东西，比如运动健身，清淡控饮食、戒糖戒酒，锻炼，早起、规律作息，深度学习，复盘反思、断舍离，直面困难，最后一定会让你有所收获，长期肯定受益。

物理学的诸神时代早就结束了。 在这个时代，你不可能再找到一个像爱因斯坦、牛顿或者杨振宁那样，仅凭一己之力写出几行方程就能只手遮天的科学真神。 现代物理学已经庞大、精细到了恐怖的地步。 但我认为，当下最震撼、最贴近人类未来物理命脉的天花板，还有以下三座大山。 1. 凝聚态与拓扑物理，邓肯·霍尔丹 2016年诺贝尔物理学奖得主，普林斯顿大学教授。他是目前凝聚态物理学界、新材料学界、以及量子计算底层理论当之无愧的精神教父。 今天全球科技巨头死磕的拓扑量子计算机、以及未来脑机接口芯片所需要的高级半导体超导材料，全都是在霍尔丹写下的拓扑能带理论上衍生出来的。他一个人，给人类指明了未来100年量子材料的演化路线。 2. 现代统计物理与复杂系统，乔治·帕里西 2021年诺贝尔物理学奖得主，罗马大学教授。如果说霍尔丹统治了微观芯片的未来，那么帕里西则用统计物理统治了宏观复杂系统的剧本。 因为他的自旋玻璃理论，正是现代深度学习神经网络、AI大模型和人类大脑神经工程的底层数学血脉。 2024年拿诺奖的Hopfield神经网络，其物理内核就是帕里西玩剩下的自旋玻璃。 AI大模型几万亿个参数在训练时怎么收敛、怎么涌现出智能，人类大脑一千亿个神经元怎么存储记忆，在帕里西的统计物理框架下，全都有迹可循。 3. 弦理论与宇宙终极理论，爱德华·威滕 普林斯顿高等研究院教授，物理学界公认活着的爱因斯坦。他是人类历史上唯一一个拿到了数学界最高奖菲尔兹奖的理论物理学家。 在20世纪90年代，弦理论陷入了内战，全世界科学家提出了五种完全不同的弦理论，大家吵得急头白脸。 威滕在1995年的弦理论大会上登台，用他那令人绝望的数学统治力，证明了这五种理论其实全都是同一个更高维度理论的投影——这就是著名的M理论。 他把宇宙的维度直接拉到了11维。

AI 入门必存的 6 个 GitHub 库 很多人觉得 GitHub 是开发者的地盘，其实学 AI 时完全可以当资料库用 1. microsoft/generative-ai-for-beginners 生成式 AI 入门课程集合，快速了解怎么做 AI 应用 2. microsoft/AI-For-Beginners 机器学习、深度学习、NLP 基础概念讲解 3. dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 提示词、RAG、AI Agent 学习指南，想好好用 AI 得看看 4. 各种提示词模板，不知道怎么问 AI 时翻一下 5. open-webui/open-webui 在本地电脑跑 AI 聊天界面，连 Ollama 或 OpenAI API 就能用 6. n8n-io/n8n 工作流自动化工具，连上 AI 可以做新闻抓取、内容整理、定时提醒 一开始别想着全装全理解，头真的会疼 就是存起来，用到时再打开看就够了 AI 用得好的人不一定懂最多工具，但一定知道去哪找资料，什么时候拿出来用

剑桥这波 AI & ML 经典教材全免费放出来，PDF 直接下，一分钱不花。我知道你们的收藏夹里躺着几百个「以后再看」，但这次是真该看的那种。想入门机器学习又不想被割韭菜买天价课的，这十本啃完，基本就够你打地基了。 按顺序给你捋一遍，从入门到进阶，别一上来就啃最硬的那本： 1️⃣ 机器学习理解，讲理论和算法，入门首选 🔗 2️⃣ 机器学习数学基础，数学不行的先补这本 🔗 3️⃣ 机器学习算法的数学分析 🔗 4️⃣ 深度学习理论原理 🔗 5️⃣ 神经网络与机器学习 🔗 6️⃣ 图深度学习 🔗 7️⃣ 机器学习的算法视角 🔗 8️⃣ 概率论：理论与实例 🔗 9️⃣ 应用概率基础 🔗 🔟 高级数据分析 🔗 说句大实话，这些书难度不低，别指望躺着刷完。但只要你真下决心啃两三本，比在群里看别人吹 AI 强太多了。先存下来，然后今晚就打开第一本，别又拖成明天。

推荐一本 GitHub 上的免费机器学习与 AI 学习书：Machine Learning Q and AI。 全书围绕 30 个机器学习与人工智能的核心问题展开，从神经网络到模型部署，把关键知识点一次讲清。 GitHub： 在线阅读： 内容按 5 条主线系统梳理：神经网络、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、模型部署，学起来更有路径、更不容易漏重点。 无需下载，打开就能免费读，适合从入门到进阶、再到实战落地的各层级开发者。

说个可能颠覆你认知的事， 脑机接口这东西，现在不用开颅了。 Meta 昨天发了 Brain2Qwerty v2， 戴个脑磁图头盔，AI 直接读你脑电波解码成文字。 准确率达到61%，要知道之前非侵入方案只有 8%。 8% ➡️ 61%，其中最强被试者达到了78%，一半以上句子只错一个词。 技术也暴力：端到端深度学习怼原始脑信号，再用大模型微调补语义，22000句数据，9人各录10小时。 但我看完最上头的是： 准确率和数据量之间出现了 scaling law，并且这条曲线还在往上爬，天花板没到。

这个免费开源的3D动捕工具—freemocap，GitHub 已经斩获 9K star数 不需要专业捕捉设备，只需要几个普通摄像头就可以 它把多视角几何问题转化成了计算机视觉任务，用空间标定算法 + 深度学习模型，从多路普通摄像头的2D画面里还原出精确的3D人体骨骼数据 输出结果支持导出多种格式（含FBX等），所有处理全在本地跑，免费开源