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本次訪談邀請到資深投資專家Jeremy Grantham，針對當前投資市場狀況、AI泡沫、未來經濟趨勢以及環境與人口危機進行深入分析與建議。Grantham的投資生涯長達60年，管理資產最高達1650億美元，累積豐富經驗和獨到見解。 投資策略與市場泡沫警示 Granth...
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隨著深度學習在計算機視覺領域取得突破性進展，卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNNs）成為分析與理解圖像資料的核心工具。然而，傳統的 CNN 結構設計主要針對平面（Euclidean）上的規格化影像，而當我們面臨的是非平面空間，如球面...
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在現今人工智慧的研究中，讓機器能夠持續學習並快速適應不斷變動的環境，是朝向通用智慧（General Intelligence）發展的關鍵里程碑。傳統的機器學習和強化學習方法多半假設環境相對靜態或規律，但現實世界的場景往往充斥非靜態（Nonstationary）與具有競爭性的對手...
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在生成式人工智慧領域，圖像生成一直是最具挑戰性與研究熱度的課題之一。傳統的自回歸模型（Autoregressive Models, AR）在文字生成任務中取得了巨大成功，例如 GPT 系列模型，但其在高解析度圖像生成上常因計算複雜度與序列長度過長導致效能不佳。另一方面，近年來擴...
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隨著深度學習逐步發展為人工智慧核心技術，傳統的多層感知器（Multi-Layer Perceptrons, MLPs）作為基本結構之一，在許多任務中表現傑出。然而，MLPs 基本架構中節點「神經元」上固定使用的激活函數，與其邊權重通常是線性標量的設計，存在結構性限制。近期劃時代...
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在當前深度學習領域，預訓練（pretraining）技術已經成為推動許多 AI 任務突破的關鍵。特別是在自然語言處理（NLP）領域，如 GPT 系列和 BERT 等模型利用超大規模語料進行自回歸或自編碼預訓練，取得了優異的表現，極大地促進了下游任務的精度提升。 然而，圖像領...
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在機器學習與統計領域，離散機率分布的高效取樣（sampling）一直是一大挑戰，尤其當模型結構複雜、維度高或分布形態複雜時，傳統取樣方法往往計算成本高昂且收斂緩慢。2021 年 ICML 傑出論文《Oops I Took A Gradient: Scalable Samplin...
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在當今機器學習與人工智慧領域，模型效能的優化往往依賴於精細的超參數調整（hyperparameter tuning）。然而，當數據包含敏感資訊時，如何在超參數調整過程中保護隱私成為一項極具挑戰性的任務。Liu 與 Talwar 在 2022 年 ICLR 上發表的論文《Hype...
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近年來，圖神經網路（Graph Neural Networks, GNNs）因其在社交網路分析、分子結構預測、交通路網等多種場景中優秀的圖結構學習能力，成為機器學習與深度學習研究的重要方向。然而，如何衡量與提升 GNN 的表示能力（expressive power）一直是核心且...
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在當前深度學習領域中，序列建模(sequence modeling)是自然語言處理、語音識別、時間序列分析等多項任務的基石。隨著 Transformer 架構的普及，尤其是自注意力機制的廣泛應用，模型在捕捉長距離依賴關係上獲得了顯著提升，但其內在計算複雜度也隨序列長度呈二次成長...
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