只需将感知推理能力拆分，2B大模型就能战胜20B！国产新框架高效处理视觉任务
只需将感知推理能力拆分，2B大模型就能战胜20B！国产新框架高效处理视觉任务只要把推理和感知能力拆分，2B大模型就能战胜20B？！
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6145 点击 2024-07-02 17:59
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只要把推理和感知能力拆分，2B大模型就能战胜20B？！
因为 AI 为自己的工作焦虑，这件事不是一天两天了。
AI 考古，追溯到了祖师爷头上。
不仅能恢复行走能力，还能感受到空间位置。
神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例
多模态命名实体识别，作为构建多模态知识图谱的一项基础而关键任务，要求研究者整合多种模态信息以精准地从文本中提取命名实体。尽管以往的研究已经在不同层次上探索了多模态表示的整合方法，但在将这些多模态表示融合以提供丰富上下文信息、进而提升多模态命名实体识别的性能方面，它们仍显不足。
「微调你的模型，获得比GPT-4更好的性能」不只是说说而已，而是真的可操作。最近，一位愿意动手的ML工程师就把几个开源LLM调教成了自己想要的样子。
两年一届的ECCV录用结果终于揭晓了！刚刚，ECCV组委会公布了录用论文名单，共有2395篇论文被录用。
最近，在美国00后中爆火的Character AI，竟然把聊天机器人对话模型给「阉割」了？愤怒的年轻人们冲进社区，抱怨的声浪快要掀翻天了！而这背后，似乎还有谷歌或Meta的授意。
10万张H100卡构成的超级AI算力集群就像是现代人类文明的奇观，是人类通向AGI的钥匙。AI时代的军备竞赛已经拉开帷幕，赌注是天量的Capex支出，胜者则有机会成为AI时代的造物主。
在盖茨眼里，AI对于计算机交互的革命还没来到，但是Scaling Law似乎已经看到尽头了。
走到风口，就必须要跟风吗？
中国的大模型已经在春天了。
本文研究发现大语言模型在持续预训练过程中出现目标领域性能先下降再上升的现象。
提前近20年预测到AGI发展现状的Ray Kurzweil又出续作《奇点更近了》，押注2045年迎来人类智能扩展百万倍新「奇点」。
导读：时隔4个月上新的Gemma 2模型在LMSYS Chatbot Arena的排行上，以27B的参数击败了许多更大规模的模型，甚至超过了70B的Llama-3-Instruct，成为开源模型的性能第一！
Gen-3 Alpha终于开启测试了！第一时间拿到内测资格的网友们，纷纷放出各种炸裂的demo，看得出Gen-3在生成质量完全跃升。不过，模型有时无法理解物理世界的缺陷，依然存在。
2024年中关村仿生机器人大赛，今日正式启动！无论是人形仿生机器人、具身大模型、多足仿生机器人，甚至只是仿生灵巧手，统统可以报名了。评委由两院院士坐镇，奖金池更是高达255万！这两位正撸猫和原地弹跳的选手，已经是摩拳擦掌了。
数字化转型，不仅仅是企业的数字化，组织的数字化，流程的数字化，更是人的数字化。
AI 产品刷屏后，你的工作和生活是否因此发生了一些变化。
在AI 生成体操面前，「地表最强」Runway和Luma都是输家。
技术好，并不是唯一
AISociety百人百问：探索人形机器人的未来展望。
来看看五位商界领袖怎么说
看看这个时代最伟大 AI 学者的研究脉络。
AI在企业中的使用需谨慎，防止滥用影响生产力。
高考填志愿咨询是割韭菜？
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从智能眼镜，到AI眼镜。
克服多动症带来的日常挑战。
