据外媒报道，由韩国基础科学研究院（Institute for Basic Science）、延世大学（Yonsei University）和德国马克斯*普朗克研究所（Max Planck Institute）组成的研究团队开发出一项新的人工智能（AI）技术，使机器视觉更接近人脑的图像处理方式。这项名为Lp-Convolution的技术提高了图像识别系统的准确性与效率，同时降低了现有AI模型的计算负担。
人类大脑在复杂场景中识别关键细节的效率极高，而传统的AI系统却难以复制这种能力。卷积神经网络（CNN）作为最广泛使用的图像识别模型，采用小型方形滤波器处理图像。虽然有效，但这种僵化的方法限制了其捕捉碎片化数据中更广泛模式的能力。
最近，视觉变换器通过一次性分析整个图像展现出更优越的性能，但它们需要巨大的计算能力和庞大的数据集，这使得它们在许多实际应用中并不实用。
受大脑视觉皮层通过环形稀疏连接选择性处理信息的启发，该研究团队寻找到了折中方案：能否通过类似大脑的方法使CNN兼具高效与强大？
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