液体都“智能”可编程了?哈佛新型超材料登Nature,粘度、透明度、弹性可变
液体都“智能”可编程了?哈佛新型超材料登Nature,粘度、透明度、弹性可变液体都有“智能”、可编程了? 最近,一种被称为“智能"液体的多功能可编程的新型超材料——Metafluid,登上了Nature。
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液体都有“智能”、可编程了? 最近,一种被称为“智能"液体的多功能可编程的新型超材料——Metafluid,登上了Nature。
首个AI程序员,演示视频大幅度造假??? 不久之前震撼硅谷的Devin,再度震撼硅谷——但这次是被打假。
万众瞩目的ChatGPT版iPhone,终于面世了! 最近,铺天盖地都是对Ai Pin的讨论声。
AI和机器人专家的长远目标,是创造出具有一般具身智能的代理,它们能够像动物或人类一样,在物理世界中灵活、巧妙地行动
120秒超长AI视频模型来了!不但比Sora长,而且免费开源
新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了
培养 AI 人才,要从娃娃抓起,这句话似乎越来越不像开玩笑了。 本周五,顶级学术会议 NeurIPS 开设高中生论文 Track 的消息引爆了人工智能社区
奥特曼接待了数百名 500 强公司的高管。 技术领先的 OpenAI,正在稳步推进大模型能力的落地。
自 2020 年神经辐射场 (Neural Radiance Field, NeRF) 提出以来,将隐式表达推上了一个新的高度。作为当前最前沿的技术之一
近,来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用,并提出了一个全新的视角
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
上个月,初创公司 Cognition AI 用精妙绝伦的 Demo 演示了 AI 软件工程师 Devin,一夜之间在 X 上卷起风暴之余,也让更多程序员发出了如上疑问。
感谢大家对此系列的喜爱,今天我们迎来了第四期!(文末有前三期的链接)话不多说直接上菜。
零样本、仅听3秒提示音频,即可1:1复刻人声。
前两天刚刚疯传的Suno挑战者、“音乐版Sora”正式现真身: 正式名称Udio,已完全免费开放,每人每月有足足1200首额度,网友们都玩疯了。
从今年起,高中生也要卷AI顶会了,真是计算机从娃娃抓起?
新版GPT-4是在Q*的输出上微调的在竞技场重回榜一的新版GPT-4 Turbo,成功再次踩中大家嗨点
它通过将压缩记忆(compressive memory)整合到线性注意力机制中,用来处理无限长上下文
不走Transformer寻常路,魔改RNN的国产新架构RWKV,有了新进展: 提出了两种新的RWKV架构,即Eagle (RWKV-5) 和Finch(RWKV-6)。
号称世界首个AI工程师Devin,7×24小时不限时打工,能够debug、训模型、构建部署应用程序,胜任各种代码任务
Humane AI Pin 的背后理念很简单:这是一台没有屏幕的手机。它不会要求用户去打开各种应用或者在键盘上进行操作,而是通过一个 AI 助手和一个称作 CosmOS 的操作系统,将所有复杂功能简化。
随着大模型的参数量日益增长,微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。 为此,北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法,在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
谷歌又放大招了,发布下一代 Transformer 模型 Infini-Transformer。
半年来内斗剧情跌宕起伏的企业 OpenAI,再次传来人员变动的消息。
据外媒报道,OpenAI超级对齐团队的2名研究员,因泄露「机密」被正式开除
今天起,最新版的GPT-4 Turbo,正式向ChatGPT Plus用户开放了
大语言模型的效率,正在被这家「清华系」创业公司发展到新高度。
在实践中,人类预测的准确性依赖于「群体智慧」(wisdom of the crowd)效应,即通过聚集一群个体预测者,对未来事件的预测准确率会显著提高
识读距今2300多年战国时期的上古竹简,AI正在立功。 而且在这背后的“大功臣”,竟是只有2B大小的多模态大模型!
一年多来,大模型技术的进步日新月异,模型能力的上限不断抬高。但从产业变革的角度看,大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力,并推动生产力更快更好地变革,仍然是一个充满探索空间的课题。