Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

The Dragon Hatchling Learns to Fly: Inside AI’s Next Learning Revolution

21:35
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 515066225 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-dragon-hatchling-learns-to-fly-inside-ais-next-learning-revolution.
Exploring Brain-like Dragon Hatchling (BDH) — a new AI model that learns on the fly, adapts like a brain, and challenges the transformer era.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #neural-networks, #bdh-neural-architecture, #brain-like-dragon-hatchling, #inference-time-learning, #hebbian-learning-in-ai, #interpretable-ai, #modular-model-merging, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @zhukmax. Learn more about this writer by checking @zhukmax's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This article demystifies the Brain-like Dragon Hatchling (BDH), a neural architecture that keeps learning during inference using Hebbian “fast memory” while retaining pre-trained “slow” weights. BDH aims for interpretable reasoning, stable long-range behavior, modular model merging without catastrophic forgetting, and efficiency suited to GPUs and neuromorphic chips. A minimal Rust+tch proof-of-concept (XOR) illustrates the mechanics and why σ (fast memory) shines on sequence/context tasks, pointing toward practical lifelong learning systems.

  continue reading

384 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 515066225 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/the-dragon-hatchling-learns-to-fly-inside-ais-next-learning-revolution.
Exploring Brain-like Dragon Hatchling (BDH) — a new AI model that learns on the fly, adapts like a brain, and challenges the transformer era.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #neural-networks, #bdh-neural-architecture, #brain-like-dragon-hatchling, #inference-time-learning, #hebbian-learning-in-ai, #interpretable-ai, #modular-model-merging, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @zhukmax. Learn more about this writer by checking @zhukmax's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This article demystifies the Brain-like Dragon Hatchling (BDH), a neural architecture that keeps learning during inference using Hebbian “fast memory” while retaining pre-trained “slow” weights. BDH aims for interpretable reasoning, stable long-range behavior, modular model merging without catastrophic forgetting, and efficiency suited to GPUs and neuromorphic chips. A minimal Rust+tch proof-of-concept (XOR) illustrates the mechanics and why σ (fast memory) shines on sequence/context tasks, pointing toward practical lifelong learning systems.

  continue reading

384 ตอน

Все серии

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น