Google 旗下的人工智能 Deepmind 公司近期修改了 Alphafold2 的许可，当前“AlphaFold 参数根据知识共享署名 4.0 国际版（CC BY 4.0）许可条款提供”，而在之前 Alphafold 权重和数据仅在知识共享属性-非商业4.0国际(CC BY-NC 4.0)许可证的条款下可用于非商业用途。如今随着协议的更
https://zhuanlan.zhihu.com/p/454094735 作为一门古老的学科，数学的内容包括发现某种模式，并使用这些模式来表述和证明猜想，从而产生定理。自20世 纪60年代以来，数学家们一直使用计算机来帮助发现猜想的模式和公式，最著名的案例是Birch and Swinnerton-Dyer conjecture（贝赫和斯维讷通-
整理 | 宋彤彤 责编 | 郑丽媛 开源吞噬世界的趋势下，借助开源软件，基于开源协议，任何人都可以得到项目的源代码，加以学习、修改，甚至是重新分发。关注「开源日报」，一文速览国内外今日的开源大事件吧！ 一分钟速览新闻点！ “香山”：国产芯片之光，开源高性能 RISC-V 处理器DeepMind 拥有
建议大伙有空还是自己亲自读一下，虽然有点长，188页ppt。 https://docs.google.com/presentation/d/1bwJDRC777rAf00Drthi9yT2c9b0MabWO5ZlksfvFzx8/edit#slide=id.gef9b05119a_0_288 很多诸如deepmind在生物医学方面的突破什么的，大家自己也能总结出来，但总体上信息量还是比较大的
虽然使用计算机这种方法在生成数据方面取得了成功，但识别和发现这些数据的模式，仍需要依靠数学家。 在纯数学中，发现新的研究模式变得更重要，因为它生成的数据可能比任何数学家一生预期的还要多，比如那些具有数千维空间的物体，也可能因为深不可测而无法直接推理。考虑到这些限
来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。 近些年，多智能体强化学习取得了突破性
https://mp.weixin.qq.com/s/upkQXe5dzb1bn7Ymg4X6kQ Acme 是一个基于 Python 的强化学习研究框架，由谷歌的 DeepMind 于 2020 年开源。它旨在简化新型 RL 代理的开发并加速 RL 研究。根据 DeepMind 自己的声明，这个强化学习和人工智能研究的先锋团队每天都在使用 Acme。 最
AlphaStar 是有史以来第一个在无限制情况下达到主流电子竞技游戏顶级水准的 AI，它在星际争霸 2 上达到了最高的 Grandmaster（宗师）段位。今天，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了最新一期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何游戏限
2016 年 11 月，DeepMind 与著名游戏公司暴雪宣布将在即时战略游戏《星际争霸 2》上合作，这家隶属谷歌的公司将在游戏平台中进行人工智能研究。近两年来，DeepMind 的研究进度时有透露，但距离「人机对战」似乎还有很长一段距离。刚刚，DeepMind 宣布即将公布一个有关星际争霸 2 的「最新进
为什么抽象推理对于通用智能如此重要？想想著名的阿基米德“尤里卡”时刻（古希腊语“我知道了”，源自学者阿基米德发现浮力理论时表达喜悦脱口而出的话）：他注意到物体体积等于其所排开的水的体积，并在概念层面形成了对体积的理解，进而推断出其他不规则形状物体的体积测量方法。我们希望人工
多任务学习（Multi-task learning），让单个智能体（agent）学习如何解决许多不同的任务，而这正是人工智能研究的长期目标。最近，多任务学习的进步日新月异，像 DQN 这样的智能体能够使用相同的算法学习进行多个游戏，包括 Breakout 和 Pong。这些算法用于为每项任务训练各个专家智能体（expert agent
作者：Jose Quesada（数据科学家、企业家） 译者：朱演瑞 原文：How Element.AI imploding accelerates tech dependence on US and China (Geopolitics of AI) 新技术的诞生往往导致政治和经济大规模的变化。电力、蒸汽机和铁路诞生时皆是如此。 人工智能可能是 21 世纪最具颠覆性的
通过眼睛的世界不仅仅是我们角膜所反映的映像。例如，当我们看建筑物并欣赏其设计的复杂性时，我们可以欣赏它所需的工艺。这种通过创造它们的工具来解释物体的能力使我们对世界有了更加丰富的理解，并且是我们获取信息的一个重要方面。 我们希望我们的系统能够创造出同样丰富的世界表现
【深度学习】DeepMind关系推理网络 Santoro, Adam, et al. “A simple neural network module for relational reasoning.” arXiv preprint arXiv:1706.01427 (2017). 简介 本文用一个普适的关系网络RNs（Relation Networks）来解决“关系推理”(relational reasoning)问题。其使
1. 下载星际争霸II游戏 可以直接下暴雪战网，然后在战网内下载。 2. 下载Pysc2 cmd后在命令行输入 pip install pysc2 3. 下载sc2 cmd后在命令行输入 pip install sc2 4. 下载地图 https://github.com/ClausewitzCPU0/SC2AI 解压密码： iagreetotheeula (表示自己同意最终用
【TechWeb】7月26日消息，据国外媒体报道，最近，Alphabet旗下的自动驾驶子公司Waymo与Alphabet旗下另一家专注于人工智能的子公司DeepMind合作，开发新的训练方法，以提高人工智能算法训练质量和效率。 Waymo进行了大量训练，以改进和提高驱动其自动驾驶软件的人工智能。能够可靠引导自
文章来源：ATYUN AI平台 在2017年，DeepMind推出了AlphaZero，自己学会掌握国际象棋，日本将棋和Go，击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。 现在，DeepMin
来源商业新知网，原标题：应用|如何让强化学习走进现实世界？ 火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6，这么强大的算法什么时候才能打破次元壁，走进现实、控制物理世界中的物体呢？ DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“ DeepMind Control Suite ”，就为
还记得2017年，那个血洗围棋界的“阿尔法狗”吗？ 这个由谷歌旗下 DeepMind 公司开发的 AI ，对阵世界顶尖围棋选手，打出完全碾压式的战绩： AlphaGo vs. 樊麾 - 5 : 0 AlphaGo vs. 李世石 - 4 : 1 AlphaGo vs. 柯洁 - 3 : 0 那时人们都绝望地说，在围棋上，人类可能再也赢不了AI
柔性可折叠屏成终端竞争新卖点 关于柔性可折叠屏，之前早已概念满天飞。 但现在，核心玩家纷纷入局。 2月18日晚上，美国专利商标局(USPTO)公布了一份苹果公司的专利，展示了苹果在折叠屏上的新想法： 可以让屏幕“面对面”正折，也可以让屏幕“背对背”反折，甚至还能一正一反实
来源：新智元本文共4263字，建议阅读8分钟。本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。作为行业的标杆，DeepMind的动向一直是AI业界关注的热点。最近，这家世
