📰🤖📢AI新鲜事
悉尼科技大学的科研人员，通过大语言模型、EEG（大脑活动检测工具）、脑机接口等技术，开发了一个可自动读取人类想法，并转化成文本的AI大模型——DeWave。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。