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全自动组装家具! 斯坦福发布IKEA Video Manuals数据集:首次实现「组装指令」真实场景4D对齐

全自动组装家具! 斯坦福发布IKEA Video Manuals数据集:首次实现「组装指令」真实场景4D对齐

全自动组装家具! 斯坦福发布IKEA Video Manuals数据集:首次实现「组装指令」真实场景4D对齐

斯坦福大学推出的IKEA Video Manuals数据集,通过4D对齐组装视频和说明书,为AI理解和执行复杂空间任务提供了新的挑战和研究基准,让机器人或AR眼镜指导家具组装不再是梦。

来自主题: AI技术研报
7781 点击    2024-12-03 16:37
ChatGPT两周年,国产o1大模型们紧追不舍

ChatGPT两周年,国产o1大模型们紧追不舍

ChatGPT两周年,国产o1大模型们紧追不舍

ChatGPT诞生的第二年,OpenAI和国内的一众企业正在试着“抛弃”它。 在Scaling Law被质疑能力“见顶”的情况下,今年9月,OpenAI带着以全新系列命名的模型o1一经发布,“会思考的大模型”再度成为焦点。

来自主题: AI资讯
7807 点击    2024-12-03 10:08
NeurIPS 2024|杜克大学&谷歌提出SLED解码框架,无需外部数据与额外训练,有效缓解大语言模型幻觉,提高事实准确性

NeurIPS 2024|杜克大学&谷歌提出SLED解码框架,无需外部数据与额外训练,有效缓解大语言模型幻觉,提高事实准确性

NeurIPS 2024|杜克大学&谷歌提出SLED解码框架,无需外部数据与额外训练,有效缓解大语言模型幻觉,提高事实准确性

大语言模型(LLM)在各种任务上展示了卓越的性能。然而,受到幻觉(hallucination)的影响,LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符,这限制了其在实际应用中的可靠性。

来自主题: AI技术研报
9038 点击    2024-12-02 14:27
谷歌推出医疗AI的安卓系统-基础模型未来已来!

谷歌推出医疗AI的安卓系统-基础模型未来已来!

谷歌推出医疗AI的安卓系统-基础模型未来已来!

Google研究院健康AI团队于近日推出了全新的开源模型套件——Health AI Developer Foundations(HAI-DEF)。在本次HAI-DEF的首次发布中,Google推出了三个专注于医疗影像应用的重要模型。首先是CXR Foundation胸部X光模型,其次是Derm Foundation皮肤影像模型,第三个是Path Foundation病理学模型,它基于ViT-S架构

来自主题: AI技术研报
7790 点击    2024-12-02 10:52
智谱AI CEO张鹏:担心Scaling Law碰到天花板,为时过早

智谱AI CEO张鹏:担心Scaling Law碰到天花板,为时过早

智谱AI CEO张鹏:担心Scaling Law碰到天花板,为时过早

环境持续变化,时代总在迭变,“商业之王”们紧随时代浪潮,坚持创造,谋求新动能。立足中国经济大转型的当下,WISE2024 商业之王大会,一同发现真正有韧性的“商业之王”,探寻中国商业浪潮里“正确的事”。

来自主题: AI资讯
6107 点击    2024-11-30 16:03
反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

反正都是生成式模型,人和AI又有啥区别?|智能渐近线

当前,生成式AI正席卷整个社会,大语言模型(LLMs)在文本(ChatGPT)和图像(DALL-E)生成方面取得了令人惊叹的成就,仅仅依赖零星几个提示词,它们就能生成超出预期的内容

来自主题: AI技术研报
6253 点击    2024-11-30 10:21
获米哈游、腾讯投资,这款产品一边高速增长、一边面临争议?

获米哈游、腾讯投资,这款产品一边高速增长、一边面临争议?

获米哈游、腾讯投资,这款产品一边高速增长、一边面临争议?

数据显示,2024年10月,MiniMax旗下海外社交AI产品Talkie月活达2062万,对应的国内版产品“星野”月活也达到了512万,位居国内社交AI榜首。

来自主题: AI资讯
7119 点击    2024-11-29 15:43
流式深度学习终于奏效了!强化学习之父Richard Sutton力荐

流式深度学习终于奏效了!强化学习之父Richard Sutton力荐

流式深度学习终于奏效了!强化学习之父Richard Sutton力荐

自然智能(Natural intelligence)过程就像一条连续的流,可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式,它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。

来自主题: AI技术研报
6341 点击    2024-11-29 15:18