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小红书成立「hi lab」,提出要对AI做人文训练

小红书成立「hi lab」,提出要对AI做人文训练

小红书成立「hi lab」,提出要对AI做人文训练

第一财经「新皮层」独家获得消息称,小红书已将内部大模型技术与应用产品团队升级为「hi lab」(人文智能实验室,Humane Intelligence Lab)。同时,小红书今年年初开始组建「AI人文训练师」团队,邀请有深厚人文背景的研究者与AI领域的算法工程师、科学家共同完成对AI的后训练,以训练AI具有更好的人文素养以及表现上的一致性。而这个「AI人文训练师」团队也隶属于「hi lab」。

来自主题: AI资讯
6458 点击    2025-05-28 21:59
如果想认真做AI,就要把硬件做出来

如果想认真做AI,就要把硬件做出来

如果想认真做AI,就要把硬件做出来

OpenAI至少已经是第二次与苹果旧将合作了。上次是Humane的AI Pin,以惨败收场;这次是io,已经有了原型,目标出货1亿台。

来自主题: AI资讯
6837 点击    2025-05-23 10:44
深度复盘AI Pin:爆款AI硬件的崛起与陨落

深度复盘AI Pin:爆款AI硬件的崛起与陨落

深度复盘AI Pin:爆款AI硬件的崛起与陨落

Humane 的创始人 Imran Chaudhri 和 Bethany Bongiorno 曾在苹果参与缔造了 iPhone、iPad 等划时代产品,深谙设计与用户体验之道。这样的背景,自然吸引了大量顶级风投的目光,也让 AI Pin 从一开始就自带“精英”和“颠覆者”的光环。

来自主题: AI资讯
4848 点击    2025-04-25 09:16
Transformer作者初创重磅发布Transformer²!AI模型活了,动态调整自己权重

Transformer作者初创重磅发布Transformer²!AI模型活了,动态调整自己权重

Transformer作者初创重磅发布Transformer²!AI模型活了,动态调整自己权重

Sakana AI发布了Transformer²新方法,通过奇异值微调和权重自适应策略,提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA;即便是从未见过的任务,比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等,性能也都取得了提升。

来自主题: AI技术研报
8341 点击    2025-01-16 10:23
硬件没成就做操作系统,Humane不撞南墙不回头

硬件没成就做操作系统,Humane不撞南墙不回头

硬件没成就做操作系统,Humane不撞南墙不回头

此前在今年年初的CES上,AI原生硬件在一众消费电子产品中抢走了C位。然而等到部分用户入手了号称要“替代手机”的可穿戴AI智能硬件Ai Pin以及掌上AI伴侣Rabbit R1后,赫然发现这些所谓的AI原生硬件是盛名之下其实难副。

来自主题: AI资讯
7073 点击    2024-12-25 09:45
Humane高管创业,专注事实审查的AI搜索,避免幻觉,获400万美金种子轮融资

Humane高管创业,专注事实审查的AI搜索,避免幻觉,获400万美金种子轮融资

Humane高管创业,专注事实审查的AI搜索,避免幻觉,获400万美金种子轮融资

Infactory.ai作为一款专注于事实审查的AI搜索引擎,旨在通过使用大语言模型理解搜索意图,而非直接生成搜索结果,以此来提供准确、透明的搜索结果,从根本上避免了搜索结果的幻觉问题,同时依然能提高用户使用搜索工具的效率。

来自主题: AI资讯
3563 点击    2024-11-11 10:28
前Google负责人打造首款AI音频计算机,超2000万美元融资,是创新突破还是重蹈覆辙?

前Google负责人打造首款AI音频计算机,超2000万美元融资,是创新突破还是重蹈覆辙?

前Google负责人打造首款AI音频计算机,超2000万美元融资,是创新突破还是重蹈覆辙?

AI硬件市场虽然目前市场规模相对较小,但增长速度较快,未来发展潜力巨大。目前市面上已经出现多款可穿戴性AI硬件设备,包括Humane推出的Ai Pin和Rabbite R1等。不仅各类初创公司涌现,多家巨型科技公司也布局其中。

来自主题: AI资讯
6522 点击    2024-09-28 17:20
完全使用「自生成数据」实现LLM自我纠正,DeepMind新突破SCoRe:纠正性能提升15.9%

完全使用「自生成数据」实现LLM自我纠正,DeepMind新突破SCoRe:纠正性能提升15.9%

完全使用「自生成数据」实现LLM自我纠正,DeepMind新突破SCoRe:纠正性能提升15.9%

Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习,显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中,分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。

来自主题: AI技术研报
9847 点击    2024-09-27 19:26