Below are some of my writings.
现实生活中，触觉不仅仅是感知的一部分，更是与世界建立联系的桥梁。无论是脚下细软的沙滩，还是手中凝结着水珠的玻璃杯，触觉让我们感受到生活的质地与温度。对于那些由于神经系统受损而失去这种能力的人来说，重新建立这种联系似乎是一个遥不可及的梦想。然而，随着科技的不断进步，这个梦想正逐渐变为现实。
如今，大型语言模型就像是有着无限词汇量的超级大脑，它们能够帮助我们解答问题、写作文、甚至编故事。但是，就像学生在学习新知识时一样，在学习新知识时，大语言模型需要一步步来，不能一蹴而就。这些超级大脑如果能“展示它们的思考过程”，就能处理更复杂的问题。
脑机接口技术将大脑与外界连接，让我们通过思考控制设备或接收信息。然而，如何让普通人理解并使用这项复杂技术是个挑战。为了应对这一问题，印度理工学院的Yogesh Kumar Meena团队提出了一种新的方法，使用可解释的人工智能技术（XAI4BCI）。他们的目标是让我们更容易理解和操作脑机接口，让它成为大众日常生活的一部分，而不仅仅是科学家的专属。
“幻觉”广泛用于描述大语言模型输出虚假信息的情况。但这个词具有误导性，它真的代表“创造力”吗？
深度学习让人工智能化茧成蝶。以毕生心血使之成真的“AI”教父杰弗里·辛顿，却开始忧惧他的造物。
基于线虫神经系统的液态神经网络可以实时改变其基础算法，从而获得了前所未有的速度和适应性。
用于人工智能的成本正在以惊人的速度流失。这不仅体现在真金白银上，更在能源消耗上。
将神经冲动转化为光，脑机接口的新挑战，义肢技术的新黎明。
“盘中之脑”系统可以向活神经元发送并接收其电生理信号，从而训练神经元完成任务。
理解大脑如何认知仍是巨大挑战，面对复杂的大脑结构，神经网络模型迈出了模拟大脑的重要一步。