AI产品形态交汇的背后:Canvas, Artifacts, Cursor and more
AI产品形态交汇的背后:Canvas, Artifacts, Cursor and more临近年关,打算开个新系列,从总结视角聊聊AI领域的新趋势,顺便填坑。第一篇先聚焦产品形态的变化。
临近年关,打算开个新系列,从总结视角聊聊AI领域的新趋势,顺便填坑。第一篇先聚焦产品形态的变化。
摩根大通(J.P. Morgan)在2024年9月发布“Investable AI Summary of J.P. Morgan research and industry developments in 2024”关于人工智能(AI)2024年的研究和行业发展总结。
在与 GPT-4o 的全面较量中,GLM-4-Plus 已经可以在大多数任务上做到逼近甚至在某些任务上实现了超越。还有 One More Thing:清言上线了视频通话功能,首批面向部分用户开放。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。
这场峰会到底说了什么?一文速览2024全球品牌都在如何用AI。
PolygonGNN是一种新型框架,用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征,它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系,并利用图神经网络有效处理这些关系,以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色,证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
less is more,半步也是进步
国产版Sora,谁最强?
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构,微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
给大模型加上第三种记忆格式,把宝贵的参数从死记硬背知识中解放出来!