深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」
深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
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哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
AI接管人类电脑,未来已来!Claude自主操控电脑,从编程到科研无所不能,代表着万能API。另一边,OpenAI内部加急研发多智能体AI,已经有了雏形。
据TechCrunch报道,Smashing 一款由Otis Chandler(Goodreads的联合创始人)推出的新应用,现已向公众开放。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD,将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中,简化训练的同时,提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral,代码、模型均已开源。
大模型分不清“9.9和9.11哪个更大”的谜团,终于被可解释性研究揭秘了!
最近,字节在AI方面又搞了个大新闻。 一个字节的实习生,因为对团队资源分配不满,用恶意代码把模型训练过程给投了“毒”,字节这边损失不小
AI开发者在资源汹涌下与投资人、大厂关系微妙,合作与预期存在不匹配。
为应对公司在大规模文本、图像等非结构化数据处理上的业务增长需求,笔者着手调研当前流行的开源向量数据库。主要针对查询速度、并发度和召回率这几大核心维度进行深入分析,以确保选定的数据库方案能够在实际业务场景中高效应对大规模数据检索和高并发需求。通过全面对比不同数据库的表现,得出可靠的调研结论。
10月23日,此前因被创始人“抛弃”而不再怎么被提及的AI陪伴产品鼻祖Character.ai,在x官方账号上发布了一条声明
过去 24 小时内发布或更新的 AI 服务包括但不限于 Stable Diffusion 3.5 最强模型全家桶、能操作用户电脑的 Claude 3.5 Sonnet、Genmo 开源的可商用的 Mochi 1 DiT、Runway 推出的一款生成式角色表演工具…… 以及我们这里要介绍 Ideogram Canvas,一款基于 AI 的无限创意画板服务,可用于组织、生成、编辑和组合图像。