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清华AIR团队揭示人与AI视觉注意力差异,提出语义引导新方法提升智驾感知性能

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02-22 02:07

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1. 【B站最硬核的AI科普栏目来啦!】我们与 湖北卫视 @AI观察手册 倾力打造的全新栏目《AI进化论》现已正式上线!本系列将尝试拆开AI的“黑匣子”,不仅关注它如何做到,更深入探讨它为何做不到。让我们一同见证AI的进化之路。【VOL.02 掌控】它,自己科目二都还没过🤖却成了我的驾校教练?!当千万人还在为倒车入库崩溃时,AI已经悄悄坐进了教练席。但我们刨根问底后发现:现在的AI,其实根本不会开车……本期《AI进化论》,我们将硬核拆解AI驾驶的艰难之路:1、从L2.999...到真正的自动驾驶,鸿沟到底有多深?2、给车装上 38个传感器,为何还是不如人类一双眼睛?3、“鸟的眼睛” 和Transformer如何让AI学会“做减法”?4、一次微小的感知误判,如何被放大成致命错误?我们发现,开车这事儿,远不如我们想象的这么简单……#AI##AI进化论##人工智能##AI科普##智能驾驶##自动驾驶#自动驾驶#AI驾驶# GenJi是真想教会你的微博视频

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7. 【#科研速递# | 清华团队提出具备人自适应主动感知能力的动态神经网络架构】深度神经网络驱动的计算机视觉模型在功耗、存储和响应时延等方面存在显著的效率瓶颈,难以广泛部署于机器人、移动设备或边缘终端等资源受限的场景。11月6日,清华大学团队在《自然·机器智能》上以“模拟人类自适应视觉,实现高效灵活的机器视觉感知”为题发表论文,提出AdaptiveNN架构,通过借鉴人类“主动自适应视觉”机制,逐步定位关键区域、累积多次注视信息,并在信息足够完成任务时主动终止感知过程。AdaptiveNN提供了一种通用的高效视觉模型,对认知科学的研究具有启发意义,有望用于模拟和检验人类的注意力分配、感知学习以及复杂任务中的视觉决策机制,为认知科学提供新的视角和工具。论文链接:网页链接 (来源:自动化系)清华大学

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