3月16日

DeepMind：神经科学 + 人工智能：在电脑里造一只逼真果蝇

谷歌 DeepMind 和美国 Janelia 研究园区（霍华德・休斯医学研究所成立的神经科学研究机构）共同研究出的一个虚拟果蝇，它能像真实的果蝇一样行走和飞行。同时，它也是迄今为止最逼真的果蝇模拟，结合了新的解剖学精确模型、快速物理模拟器和根据果蝇行为训练的人工神经网络，以模仿真实果蝇的动作。除了在复杂的轨迹上行走和飞行，虚拟果蝇还能用眼睛控制和引导飞行。新模型是该团队虚拟果蝇的首次迭代，他们计划利用更多的解剖和感官特征以及真实的神经网络使其更加逼真。这也是他们所希望实现的一系列逼真动物模型中的第一个。他们和其他研究人员现在可以利用这个通用的开源框架来开发这些模型。这些模型可以帮助科学家更全面地了解神经系统、身体和环境是如何共同控制行为的。几十年来，研究人员一直在实验室中用真实动物探究这些问题，而逼真的虚拟模型将使科学家们能够了解所有这些组成部分是如何相互联系的，以及实验室中无法测量的因素 —— 比如飞行时施加在身体上的力是如何影响行为的。来源： 微信公众号【机器之心】

一句指令就能冲咖啡、倒红酒、锤钉子，清华具身智能CoPa「动」手了

CoPa（Robotic Manipulation through Spatial Constraints of Parts）是清华叉院高阳教授机器人研究团队最新提出的具身智能框架，首次实现了多场景、长程任务、复杂3D行为的泛化能力。得益于对视觉语言大模型（VLMs）的创新使用，在不经过任何训练的前提下，CoPa 可以泛化到开放场景中，处理复杂的指令。CoPa 最令人惊喜的是它展现出对场景中物体的物理属性具备细致的理解，以及其精确的规划与操作能力。在深入理解用户需求的同时，CoPa 还展现出了精确的操作物体本领。比如「把花插入花瓶」这一任务，机器人首先抓住了花的茎，将其旋转至正对着花瓶，最后将其插入。究人员设计了两个阶段，即首先通过「任务导向的抓取模块（Task-Oriented Grasping）」生成机器人抓取物体的位姿，再通过「任务相关的运动规划模块（Task-Aware Motion Planning）」生成抓取后完成任务所需的位姿。机器人在相邻位姿之间的转移可以通过传统的路径规划算法实现。来源：微信公众号【机器之心】

科学家为脉冲神经网络引入新架构，为未来基于神经形态网络的超大模型奠定基础

中国科学院自动化所李国齐研究员和团队提出一系列之后，神经形态计算领域才将脉冲驱动范式融入 Transformer 架构。该团队将这一系列工作主要分为两步：第一步：提出脉冲驱动自注意力算子。这也是脉冲神经网络领域的第三类算子，借此能让整个 Spike-driven Transformer 中只有稀疏加法。第二步，探索脉冲神经网络的 meta 架构。通过此，可以缩小脉冲神经网络和传统人工神经网络在架构设计上的间隙。完成上述步骤之后，他们为脉冲神经网络领域成功引入了新算子和新架构，让神经形态计算在拥有低能耗优势的同时，任务性能也能迈上一个台阶。课题组相信预计在两年之内，继续沿着这个方向进展的话，脉冲神经网络的性能将完全可以和人工神经网络比肩，并且前者的能效优势将更加突出。来源：微信公众号【 DeepTech深科技】

微软Security Copilot下月全面上市，大模型将如何改变网络安全？

微软日前宣布，将于4月1日正式推出订阅式AI安全服务Copilot for Security（也称Security Copilot）。基于GPT-4和微软专用安全模型，Copilot for Security能够接受来自人或脚本的输入内容，通过编排器层、上下文层和应用插件传递文本，然后由底层AI模型返回响应。期间会涉及文档总结、标记可疑交互，或者生成加强安全实践的建议等任务。无论哪种情况，Copilot for Security都将通过与Azure云服务绑定的“按使用付费”许可来提供服务。微软已经创建了一个名为Security Compute Unit的新计费单元，预计将按月收费，费率为每小时4美元。Copilot for Security的设计初衷是保障安全运营、保护任务免受威胁，比如进行威胁调查、恶意软件逆向、事件报告和引导式事件响应计划。在去年10月，这项服务已扩展到与身份、数据安全和IT技能相关的任务。最新版Copilot for Security包含以下功能：1.支持自定义提示手册，客户可以为常见任务制作并保存自己的提示；2.公司特定的知识库集成；3.支持八种语言的提示和响应，通过独立界面提供25种语言；4.与合作伙伴服务的第三方集成；提供显示团队如何使用Copilot的使用报告。来源：微信公众号【CNCERT国家工程研究中心】

初创公司Cerebras推出WSE-3 AI芯片，52倍AI核心数量，7000倍带宽！！

Cerebra Wafer Scale Engine，这是迄今为止所有初创公司中提供的仅有的商业成功AI芯片产品之一，而现在它推出到了第三个版本，被称为Cerebras WSE-3，第三代晶圆级引擎。WSE-3所使用的SRAM内存分布在芯片表面，这使得每个AI核心都能以极高带宽来访问到这些内存，带宽速度高达21Pb/s（21,000,000Gbps），这是目前英伟达旗舰AI加速器H100的7000倍。而通过WSE-3的片上互联技术，核心直接的互连带宽更是做到了214Pbps，是H100系统的3715倍！对于传统GPU集群，团队往往需要分配模型，还要处理节点的内存容量、互联带宽、同步机制等等，还要调整参数来优化室验。而在WSE-3中，每一颗AI核心都能独立编程，并且专门为神经网络训练和深度学习推理所需的运算进行了优化，团队可在WSE-3的加持下以前所未有的效率训练和运行AI模型，并且避开了大量复杂分布式编程技巧。来源：微信公众号【AMP实验室】