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标签: 深度学习

这是深度学习先驱Geoffrey Hinton的公开讲座截图，幻灯片介绍了2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛的里程碑突破：采用反向传播训练的深度神经网络错误率仅约16%，远超传统计算机视觉系统的25%+错误率，直接推动全球顶尖计算机视觉研究者转向神经网络，开启了深度学习的爆发时代。 下方的中英字幕是Hinton的幽默玩笑：“Ilya提出构想，Alex使之可行，而我获得了诺贝尔奖。” 他用调侃的方式讲述深度学习领域的贡献分工，幽默地探讨团队协作与荣誉归属的趣事，无谐音梗或双关含义。

Hinton玩梗：Ilya提构想，Alex做实现，我拿诺奖

这是深度学习先驱Geoffrey Hinton的公开讲...

这是一张学术论文的截图，标题为"EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale"。页面包含论文标题、作者列表及其所属机构、代码和模型的GitHub链接、摘要部分，以及一张标为"Figure 1"的示意图。示意图展示了EVA模型的工作流程，包括通过扩大MIM预训练（使用3000万图像数据和150个epochs）从CLIP到EVA（10亿参数）的过程，以及EVA在下游任务的迁移应用，如图像分类、视频动作分类、目标检测等。

EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale

这是一张学术论文的截图，标题为"EVA: Explor...

这是一幅讽刺现代深度学习研究论文的漫画。画面顶部标题为'All Modern Papers about Deep Learning'，下方是一个复杂的类似神经网络结构的堆叠方块塔。右侧标注'Black-Box Models and Random Seed'并指向结构底部，暗示当前许多深度学习研究建立在不透明的黑箱模型和随机种子基础上，缺乏真正的理论突破。

现代深度学习论文的本质

这是一幅讽刺现代深度学习研究论文的漫画。画面顶部标题为...

图片顶部以金色字体显示“THE NOBEL AI PRIZE 2024”，中间是一块金色的NVIDIA显卡插画，显卡上印有“NVIDIA GEFORCE”及“BRINGING OUT THE REVOLUTIONARIES”等字样，底部红色区域配有文字“Deep Learning, 2 down, 4 more to go”。这是一幅恶搞诺贝尔 Prize 的创意图像，将象征AI算力核心的NVIDIA显卡幽默化为“诺贝尔AI奖”奖杯，暗讽深度学习领域对GPU的高度依赖，同时“2 down, 4 more to go”可能调侃诺贝尔奖的6个主要奖项类别。

2024诺贝尔AI奖——金色NVIDIA显卡

图片顶部以金色字体显示“THE NOBEL AI PR...

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