perceptron

一篇回顾性深度文章，追溯 AI 架构从单个感知器、早期神经网络、梯度消失问题、LSTM 到 Transformer 时代的进化历程，并探讨自注意力机制之后的下一个范式转变。

本文提出了一种质量守恒感知机（MCP）框架，将概念水文模型重构为物理约束、可解释的神经网络，并在513个CAMELS-US流域中针对雪水表征进行了评估。

本文演示了在游戏 Age of Empires II 中构建一个感知器和与非门，认为改变 LLM 的基质会改变对属性的感知，并批评了关于 LLM 拟人化的研究。

感知机是最简单的神经网络构建块。本教程从零开始用Python实现一个感知机，通过清晰的示例解释权重、偏置和学习过程。

Perceptron Inc. 发布了 Perceptron Mk1，这是一款专为视频和具身推理任务设计的前沿 AI 模型。