第532章 第一篇論文，人工智慧

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作為種花家國際學術交流的新平臺,《種花科學》的創辦經過了李望亭半個月的精心謀劃。

從選聘編委,延攬頂尖學者,到網站設計和宣傳推廣,李望亭都親自過問,生怕一個小細節影響了這份新刊的質量。

如今,第一期總算成功創刊了。

李望亭知道,僅僅有雜誌還不夠,要讓它真正產生影響力,還需要有重量級的論文來作為開篇之作。

於是,他決定親自執筆,發表一篇開創性的科研論文,給這新生的《種花科學》錦上添花。

這篇論文的題目是《基於海量資料訓練的通用人工智慧晶片研製》。

李望亭選擇人工智慧作為論文方向,是出於種種考慮。

如今,世界上真正能研究AI的國家還寥寥無幾。

雖說鷹醬也有涉足,但都還停留在理論探討的層面,沒有實質性進展。

但是,在李望亭的精心謀劃下,種花家早在數年前就佈局並大力投入AI研究。

李望亭讓工業部門加大GpU生產力度,並建立起了數以萬計的平行計算伺服器。

透過網際網路,各行業源源不斷地輸出資料進行訓練。

這為AI演算法的開發奠定了堅實的基礎。

而厲害的是,透過在出口武器中植入資料採集晶片,種花家還獲取了其他國家大量的作戰資料。

這使得兔子在軍事領域的AI應用上取得了巨大進展。

種花家訓練出的軍用AI甚至已經達到了預測敵方行動的程度,可謂是領先世界。

經過這幾年的發展,種花家在通用AI技術上已經取得了質的飛躍,現有的AI系統都具備了過人的學習和應用能力。

李望亭認為,時機已到,可以適當公開一些研究心得,以展現種花家的科技實力。

這篇題為《基於海量資料訓練的通用人工智慧晶片研製》的論文,首次提出了通用AI晶片的設計思路。

李望亭交叉引用了神經科學、計算機理論等多個學科的前沿成果,提出了模擬人腦結構的多層級聯網路架構。

透過平行計算,該架構可以實現超強的自學習和泛化能力。

論文中,李望亭選取了影象識別、自然語言處理等領域的典型案例,詳細講解了演算法設計和模擬驗證過程。

結果表明,這種新型AI晶片都取得了遠超傳統計算機的識別和處理效果。

更令人驚異的是,論文最後一部分介紹了基於該種晶片的自動駕駛汽車系統。

李望亭設計了一個端到端的深度強化學習框架,可以讓汽車在複雜環境中自主駕駛。

論文詳細描述了理論模型,並給出了完整的系統架構設計。

可以說,這個自動駕駛系統已經非常成熟,完全可以投入實際運用,僅需透過實車路測即可。

這將誕生世界上第一臺真正的自動駕駛汽車!

一經發表,這篇論文立即在國際學術界引起了轟動。

無數科技工作者都迫不及待地下載閱讀,希望一睹種花家AI技術的真容。

但是讓他們失望的是,論文采用了中文撰寫。

很多外國科學家由於語言障礙,無法準確把握論文的核心要點。

一位資深計算機專家不滿地說:“這簡直是荒謬!論文就應該用英文寫作並對全世界開放!”

另一位著名的計算機學者也評論道:“種花家這簡直是故意製造資訊壁壘!從這篇論文看,他們的AI技術顯然已經領先世界太多了。”

篇開啟新紀元的論文無疑展示了種花家在人工智慧領域的領先地位,讓世界各國為之震驚。

尤其是種花家的主要競爭對手鷹醬