声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域，随着该项技术的逐步发展，60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术，从1967年到现在，美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博，政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。
TRTC=腾讯实时音视频，全称Tencent Real-Time Communication。拥有QQ十几年来在音视频技术上的积累，致力于帮助企业快速搭建低成本、高品质音视频通讯能力的完整解决方案。 随着视频互动、语聊交友等场景应用的飞速发展，用户的内容也以多种形态在广泛的传播，如何有效的识别应用中潜在的涉黄、涉暴、低俗等不良内容，已经成为了行业的课题。 近日，腾讯云通信TRTC (文中简称TRTC) 联合腾讯安全天御团队，推出实时音视频+实时内容审核服务，帮助平台运营者解决不良内容审核的痛点。 告别自建
目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
对任意一个领域的学习，如果有人可以指导你完成从基本概念、实践方法到系统认知的构建，你的职业发展将事半功倍。 声纹识别领域，现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别？ 声纹识别（Speaker Recognition）是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项，也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。而随着 2014 年以来深度学习（DL）技术的发展，声纹识别技术进入全
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 又一位知名人工智能研究者宣布从业界离职，回归学术界。 近日，Facebook 人工智能研究院（FAIR）研究科学家谢赛宁在推特上宣布自己即将离开 FAIR，加入纽约大学担任助理教授。 他表示自己在 FAIR 度过了极好的 4 年，将在明年 1 月正式加入纽约大学，并期待与广泛的科学和创意社区一起探索人工智能，建立新的跨学科合作。李磊、高若涵、杨笛一等多位知名研究者纷纷表示祝贺。 图灵奖得主 Yann LeCun 也在推特上写道：「再次欢迎赛宁」。LeCun 不仅是 FAI
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 对于艺术家和插图画家来说，这类绘图工具虽然省时省力，但如何保持自己的创作风格是一个大问题。 前段时间，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者，与Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种文本转图像模型 Stable Diffusion。这项研究入选CVPR 2022 Oral。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理。 Stabl
选自IEEE Spectrum 作者：Charles Q. Choi 机器之心编译 编辑：陈萍 研究人员希望人造反铁电体电容器有助于进一步小型化电子产品。 目前，缩小电子产品的一个主要障碍是其电容器的尺寸相对较大。不过，现在科学家们已经开发出新的超晶格 (Superlattice)，可能会使制造的电容器尺寸仅为传统电容器的百分之一。 这项研究发表在近期的《Science Advances》上。 论文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn4880
机器之心报道 编辑：杜伟 对于中国芯片制造商来说，近来以及未来的日子不好过。 在手机 NAND 闪存芯片的选择上，苹果一直将三星、海力士和铠侠等日韩制造商作为自己的供应商。不过最近，一直有消息称，苹果有意将中国厂商长江存储纳入其 iPhone 手机存储芯片供应商体系，并且正在测试和验证该厂商的 NAND 闪存芯片样品。 9 月 6 日，韩国媒体 Business Korea 更是表示，苹果已经将长江存储纳入其 NAND 闪存芯片供应商，并为新出的 iPhone 14 系列供应 NAND 闪存芯片。 苹果
机器之心报道 机器之心编辑部 DALL·E 中新增的 Outpainting 功能，扩展出的画面只有你想不到。 1665 年，荷兰画家约翰内斯 · 维米尔创作完成了一幅著名油画《戴珍珠耳环的少女》。画中少女的气质超凡出众，宁静中淡恬从容、欲言又止的神态栩栩如生。 你有没有想过，将这幅名画漆黑的背景换成其他场景，效果会怎样？就像下面展示的，背景换成居家摆设，画中女孩看起来多少有了点生活气息。 其实这是 OpenAI 发布的文本 - 图像生成模型 DALL·E 中新增的一个功能：Outpainting，该功
机器之心报道 机器之心编辑部 你的 iPhone 14 到货了吗？有人已经把 Core ML 的性能测试出来了。 每年苹果发布新版 iPhone 之后，图片编辑软件 PhotoRoom 的公司团队都会测试一下新 iPhone 的 Core ML 性能。现在，前几天发布的 iPhone 14 的基准测试结果出炉了。 PhotoRoom 团队的这项系列测试旨在探究苹果公司最新硬件的计算能力，以及计算能力的提升对设备上的机器学习系统意味着什么。 Core ML 是苹果集成多个 API 构建的机器学习框架，允许
选自spectrum.ieee 作者：EVAN ACKERMAN 机器之心编译 编辑：杜伟 人类百米赛跑世界纪录是博尔特在 2009 年柏林田径世锦赛上跑出的 9 秒 58。双足机器人的百米赛跑冠军也诞生了。 在双足机器人领域，机器人公司 Agility Robotics 的 Cassie 可称得上代表。Agility Robotics 是从俄勒冈州立大学（OSU）拆分出来的机器人公司，成立于 2015 年，曾经获得过美国国防部高级研究计划局的资助。Cassie 是该公司的第一款产品，在 2017 年至 2
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专
快，关注这个公众号，一起涨姿势～ 📷 很久很久以前，局长给大家盘点过一些有独特存在感的机器人（日本人的脑洞，不仅喜欢充气娃娃，连机器娃娃也要被玩坏了），今天跟大家聊聊2017年，AI 还都干过哪些蠢事。 Face ID 被面具破解 📷 iPhone X 采用的面部识别技术 Face ID，一度被称为迄今为止最安全的人工智能激活方法，苹果自信地称 Face ID 的解锁失误率仅为百万分之一。但越南公司 Bkav 利用 3D 打印的塑料、硅胶和化妆品做出了拟真的面具，成功破解了 Face ID，用时不到1周，成
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 一位twitter博主借助DALL·E模型，成功给视频中的人物虚拟换装。 DALL·E 是 OpenAI 推出的文本转图像模型，生成效果奇幻且逼真。升级为 DALL·E 2 后，生成图像具有更高的分辨率和更低的延迟。值得注意的是，DALL·E 2 还添加了一个图像编辑功能，可以修改图像的部分区域，例如在下图中 3 的位置加一只柯基犬： 现在，twitter 用户 Karen X. Cheng 把 DALL·E 2 的这个编辑功能用在了视频换装上，我们看到视频中的女生在往前走
随着智能语音交互的发展，声纹识别作为一种安全的验证方式，越来越被广泛接受与重视，童话故事里“芝麻开门”的用户场景也早已实现。
机器之心报道 机器之心编辑部 继 Facebook 改名为 Meta 后，南京信息工程大学信息工程系更名为「元宇宙工程系」。 最近两年，元宇宙（metaverse）可谓爆火，似乎整个世界都充斥着元宇宙的概念。一时之间，仿佛人人都在谈元宇宙。 更有扎克伯格将 Facebook 改名为 Meta，全力来研发元宇宙，他认为这是人类的一个发展方向。其他科技巨头也砸入重金，抢占先机。 不仅科技大厂开始押宝元宇宙，高校机构也开始向这一方向发力。 9 月 24 日，据现代快报从南京信息工程大学获悉，南京信息工程大学人工智
机器之心报道 机器之心编辑部 大火的Stable Diffusion，现在也能在苹果电脑上运行了。 最近由慕尼黑大学等机构新出的文本 - 图像模型 Stable Diffusion，可谓是火出了圈，生成的图片妥妥达到大片级别： 生物的进化 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理。 最重要的是，Stable Diffusion 是开源的，任何人都可以运行和修改它。 更是有研究者将其和 Web
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布，还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日，TensorFlow 官方宣布， TensorFlow 2.10 来了！距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址：https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
机器之心报道 编辑：张倩、泽南 你手机的下一个药丸，何必是药丸。 iPhone 14 系列，虽然没能再一次改变世界，但也有能冲热搜的新梗，比如化腐朽为神奇的灵动岛设计。 但在拿到期待已久的 iPhone14 Pro 之后，不少网友发现，传说中的灵动岛似乎并没有那么好用。 在苹果的官方宣传动画中，它看起来非常丝滑，可以根据不同的应用程序操作、提示、通知和活动内容的需要，自动改变大小和形状，担得起「灵动」二字。 苹果表示，灵动岛给用户带来与 iPhone 交互的全新方式，模糊了硬件和软件的界限，实时变化的焦点
选自 medium 作者：Kenichi Higuchi 机器之心编译 编辑：rome rome 数据集的质量，真的很重要。 此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。 由此看来管理数据集质量还是很重要的。 很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。 本文中，来自 Adanso
导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。
选自theregister.com 作者：Thomas Claburn 机器之心编译 编辑：张倩、小舟 做作业或考试时，你能忍住不去用电脑里已经安装的这款代码补全神器吗？ Copilot 是由微软、OpenAI、GitHub 三家联合打造的 AI 编程辅助工具。今年早些时候，Copilot 已被集成到 Visual Studio 2022 中。此外，GitHub 还有一个专门的校园计划，可以让学生免费获取这款编程神器。 不过，负面效应接踵而至：Copilot 在一项测试中展示出强大的能力，以至于它可能被用
机器之心报道 机器之心编辑部 真正实用化的外骨骼，应该是这个样子？ 他花了十几年时间，实现了一个男孩从童年起拥有的梦想：挖掘机、沙滩车、恐龙的结合体——一个被吉尼斯世界纪录认证的全世界最大的四足外骨骼机械套装： 作者 Jonathan Tippett 是一位来自加拿大的艺术家和工程师，他花了十几年时间开发了这款名为 Prosthesis（意为「假体、假肢」） 的机械外骨骼。 整套装备有 4 米多高，5 米多宽，重达 4000 公斤，拥有比一般汽车还要强的马力——200 马力，移动速度可以达到每小时 30
机器之心专栏 机器之心编辑部 近期由北海道大学的 Dr. Guang Li，爱丁堡大学的 Dr. Bo Zhao 和 MIT 的 Dr. Tongzhou Wang 共同发起的数据集蒸馏项目总结了数据集蒸馏领域所有优秀论文以及开源代码。 数据集蒸馏研究简介 数据集蒸馏是合成小数据集的任务，以便在其上训练的模型在原始大数据集上实现高性能。数据集蒸馏算法将要蒸馏的大型真实数据集（训练集）作为输入，并输出一个小的合成蒸馏数据集，该数据集通过在单独的真实数据集（验证 / 测试集）上在该蒸馏数据集上训练的测试模型进行
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 脸书的视频生成新模型实现了 SOTA，但不知道是不是人类给的提示太简单了，生成内容有点惊悚。 你输入文字，AI 就能生成视频，很长一段时间里只存在于人们想象中的事现在已经实现了。 昨天，Meta（脸书）研究人员发布了在 AI 艺术领域的新成果 Make-A-Video，这是一种创造性地新技术，结果令人印象深刻且多种多样。虽然画面目前看起来都有点惊悚，但在 AI 圈里人们已经开始尝试批量制造梗图了，图灵奖获得者 Yann LeCun 也在不停转推它制造的内容。 在此之前，我
机器之心报道 机器之心编辑部 扎克伯格表示，「大多数团队的预算都将被削减，包括正在增长的团队。」 多年来，我们看科技领域公司的财报，关键词一直是创纪录的增长速度、超出财务预测的收入或是大幅增加的用户数量。但最近一段时间，这种景象已经不再那么常见了。 随着全球经济增长速度减缓，竞争加剧等原因，各家科技公司各自开始了「面对寒冬」的准备。今天，脸书全面冻结招聘的消息被海外各家媒体报道，让人们的担忧更深了一层。 这将是自 2004 年 Facebook 成立以来的首次重大预算削减，脸书创始人、CEO 马克 · 扎克
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 Yoshua Bengio 指出的未来方向 GFlowNets 与现有的生成模型有什么关系？ 生成流网络（GFlowNets）是图灵奖得主 Yoshua Bengio 对 AI 领域未来方向提出的想法。GFlowNets 基于强化学习、深度生成模型和概率建模，涉及变分模型及推断，为非参数贝叶斯建模、生成式主动学习以及抽象表征的无监督或自监督学习打开了新的大门。去年，Bengio 以一作的身份发表了长达 70 页的论文《GFlowNet Foundations》。 GFlowN
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自之江实验室和浙江大学的研究者提出了一种再注意机制，旨在更有效地捕捉目标级别的语义信息，抑制背景干扰，实现更准确的目标定位能力。 弱监督定位任务（Weakly supervised object localization, WSOL）仅利用图像级别的类别标签，就能实现目标级别的定位功能，因为其细粒度注释的最小化需求大大压缩了人工成本，于近年获得大量关注。 由于缺乏目标级别标签的约束，仅利用图像标签进行分类训练，弱监督定位方法往往倾向于只定位图像中最具判别性的局部区域，难以涵盖
机器之心报道 机器之心编辑部 通用人工智能（AGI）还没来，AGI公司先来了。 电玩游戏程序大神、Oculus 前首席技术官 John Carmack 近日宣布自己的 AGI 初创公司 Keen Technologies 已完成由 GitHub 前 CEO Nat Friedman 和 Cue 创始人 Daniel Gross 领投，Stripe 联合创始人兼 CEO Patrick Collison、Shopify 联合创始人兼 CEO Tobi Lutke 以及红杉资本参投的 2000 万美元融资。
机器之心报道 编辑：杜伟、泽南 全民皆可参与的数学竞赛，共享数学之美。 今天上午，第四届阿里巴巴全球数学竞赛迎来了收官。 2022 阿里巴巴全球数学竞赛于今年 3 月 14 日（国际数学日）正式开赛，竞赛吸引了来自全球 70 余个国家，55028 人注册报名，注册人数创历史新高。 本年度参赛者年龄跨越不同年龄段，甚至能见到 400 多名博士和 30 名小学生同台竞争，00 后选手占比 40%，只要热爱数学，都可以参与。本届金、银、铜及优秀奖获得者将分获 4 万、2 万、1 万及 5 千美元奖金。 今年 6
选自news.northeastern 作者：Tanner Stening 机器之心编译 机器之心编辑部 这项技术代表着机器视觉迈出了一大步，并将被广泛应用于自动驾驶汽车、农业分拣和远程卫星成像等更广泛的领域。 人的眼睛可以看见数百万种颜色，现在人工智能也可以。 近日，来自美国东北大学的一个跨学科研究团队使用新的人工智能技术构建了一种可以识别数百万种颜色的新设备 A-Eye，这让机器视觉领域迈出了一大步，将被广泛应用于自动驾驶汽车、农业分拣和远程卫星成像等一系列技术。 研究论文发表在了《Materials
机器之心报道 机器之心编辑部 哈佛研发的这项电池技术在扩展方面没有任何基本限制，这可能会改变整个电池行业。 去年，来自哈佛大学的研究者开发了一种用于电动汽车的新型固态锂电池，10-20 分钟内就可以充满电。现在，研究团队表示这种自主研发的锂电池又获得了新的突破，仅需 3 分钟就可以充满电了，并宣布已经获得哈佛大学的技术许可。由研究团队成立的初创公司 Adden Energy 也完成了由 Primavera Capital Group 领投的 515 万美元的种子轮融资。 初创公司 Adden Energy
灵云全方位人工智能平台赋能合作伙伴，让合作伙伴可以用灵云AI技术打造更加智能的各种应用系统。捷通华声与产业伙伴互补优势、合作共赢，携手将AI技术推进千企万户，让每一家企业都能拥有人工智能。 灵云全方位
机器之心报道 机器之心编辑部 为了重拾自己对 AI 开源和教育的热情，Andrej Karpathy 在家录了一个详解反向传播的课程。 前段时间，特斯拉 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人 Andrej Karpathy 在推特上宣布自己即将离职，并表示从今年三月份开始，自己已休假四个月。 在休假的这段时间，Karpathy 也没有闲着，自己在家录了个课程。视频内容长达 2 小时 25 分钟，基于 micrograd 详细介绍了神经网络和反向传播。 对于这门课程，Karpathy 自信地
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 这篇论文探讨了置换对称性（permutation symmetry）如何在 SGD 解决方案的线性模式连接中发挥重要作用。 深度学习能够取得如此成就，得益于其能够相对轻松地解决大规模非凸优化问题。尽管非凸优化是 NP 困难的，但一些简单的算法，通常是随机梯度下降（SGD）的变体，它们在实际拟合大型神经网络时表现出惊人的有效性。 本文中，来自华盛顿大学的多位学者撰文《 Git Re-Basin: Merging Models modulo Permutation Symmetr
一、 背景 1.国家的计划 （1）美国“大脑研究计划（BRAIN）”：美国花费大量资金的在人工智能方面，但有许多研究仅限于学术方面，而没有运用到实际生活中。 （2）欧盟“人脑工程项目（HBP）”：总投
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