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Meta的损失是Thinking Machines的收获AI资讯

Meta的损失是Thinking Machines的收获

王维耀在Meta工作了八年——这是他大学毕业后的第一份工作——期间他参与了多模态感知系统的构建,并为开放世界分割项目(包括SAM3D)做出了贡献。他上周刚刚离开Meta,随后加入了Thinking Machines实验室(TML)。 他的加入正值这家AI初创公司在多个方面迅速扩张。TML刚刚与谷歌签署了一项数十亿美元的云计算协议,获得了使用Nvidia最新GB300芯片的权限,成为首批在该硬件上运

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山洪暴发是全球最致命的气象灾害之一,每年造成超过5000人死亡。它们的预测难度极大,因为山洪发生时间短且局部性强,难以像温度或河流流量那样进行全面监测。谷歌认为,他们通过一种意想不到的方法——阅读新闻,破解了这一难题。 尽管人类积累了大量气象数据,但山洪的短暂和局部特性导致深度学习模型难以准确预测。为了解决这一问题,谷歌研究人员利用其大型语言模型Gemini,筛选了全球500万篇新闻报道,提取了2

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深度学习并不是只有专家才能学会的黑科技。抓住多层神经网络的核心概念,再配合 DeepSeek AI 做学习助手,你也能在一个月内跑通第一个深度学习项目。本文用通俗类比、学习路径和可直接复制的提示词,带你从零搭建自己的深度学习体系。