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北大提出首个通用指令导航大模型系统 | CoRL 24

北大提出首个通用指令导航大模型系统 | CoRL 24

北大提出首个通用指令导航大模型系统 | CoRL 24

如今这种科幻电影中的场景正在变为现实,来自北京大学的助理教授、博士生导师董豪团队近日提出首个通用指令导航大模型系统InstructNav。

来自主题: AI资讯
3744 点击    2024-09-12 15:22
让不足百元的AI数字人替人打工,风平智能获近亿元A轮系列融资

让不足百元的AI数字人替人打工,风平智能获近亿元A轮系列融资

让不足百元的AI数字人替人打工,风平智能获近亿元A轮系列融资

《智能涌现》获悉,AI数字人公司风平智能(Fullpeace)已完成累计近亿元A轮系列融资,由璀璨者资本及华为系企业家华鲲资本基金共同投资,包括汇财资本、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣、清华大学杰出校友系的基金在内的老股东全部跟投。该笔资金将用于加强核心技术研发,优化AI数字人应用产品和AI营销解决方案。

来自主题: AI资讯
8509 点击    2024-09-11 16:56
清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

本文作者来自于清华大学电子工程系,北京大学人工智能研究院、第四范式、腾讯和清华-伯克利深圳学院。其中第一作者张瑞泽为清华大学硕士,主要研究方向为博弈算法。通讯作者为清华大学电子工程系汪玉教授、于超博后和第四范式研究员黄世宇博士。

来自主题: AI技术研报
7748 点击    2024-09-10 11:48
还在死磕AI咒语?北大-百川搞了个自动提示工程系统PAS

还在死磕AI咒语?北大-百川搞了个自动提示工程系统PAS

还在死磕AI咒语?北大-百川搞了个自动提示工程系统PAS

论文共同第一作者郑淼,来自于周泽南领导的百川对齐团队,毕业于北京大学,研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等,曾主导MMFlow等开源项目。

来自主题: AI技术研报
5049 点击    2024-09-10 11:40
北大领衔,多智能体强化学习研究登上Nature子刊

北大领衔,多智能体强化学习研究登上Nature子刊

北大领衔,多智能体强化学习研究登上Nature子刊

近日,由北京大学人工智能研究院杨耀东课题组牵头完成的研究成果 ——「大规模多智能体系统的高效强化学习」在人工智能顶级学术期刊 Nature Machine Intelligence 上发表。

来自主题: AI技术研报
7575 点击    2024-09-06 11:55
ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架,适用任意神经场、秒级生成

ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架,适用任意神经场、秒级生成

ECCV 2024 | 引入DiT的原生3D通用框架,适用任意神经场、秒级生成

在 ECCV 2024 中,来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。

来自主题: AI技术研报
7484 点击    2024-08-25 12:47
ICML 2024 | 人物交互图像,现在更懂你的提示词了,北大推出基于语义感知的人物交互图像生成框架

ICML 2024 | 人物交互图像,现在更懂你的提示词了,北大推出基于语义感知的人物交互图像生成框架

ICML 2024 | 人物交互图像,现在更懂你的提示词了,北大推出基于语义感知的人物交互图像生成框架

该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室,第一作者为博士生徐铸,通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表,多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项,和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。

来自主题: AI技术研报
4877 点击    2024-08-08 18:44
几分钟生成四维内容,还能控制运动效果:北大、密歇根提出DG4D

几分钟生成四维内容,还能控制运动效果:北大、密歇根提出DG4D

几分钟生成四维内容,还能控制运动效果:北大、密歇根提出DG4D

近期,商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ,上海人工智能实验室,北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D(DG4D),通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting(GS)技术实现高效四维内容生成。

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7215 点击    2024-07-09 17:27
大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

当前大语言模型(LLM)的评估方法受到数据污染问题的影响,导致评估结果被高估,无法准确反映模型的真实能力。北京大学等提出的KIEval框架,通过知识基础的交互式评估,克服了数据污染的影响,更全面地评估了模型在知识理解和应用方面的能力。

来自主题: AI技术研报
5099 点击    2024-07-02 18:25
ICML 2024|Transformer究竟如何推理?基于样例还是基于规则

ICML 2024|Transformer究竟如何推理?基于样例还是基于规则

ICML 2024|Transformer究竟如何推理?基于样例还是基于规则

文章第一作者为来自北京大学物理学院、即将加入人工智能研究院读博的胡逸。胡逸的导师为北京大学人工智能研究院助理教授、北京通用人工智能研究院研究员张牧涵,主要研究方向为图机器学习和大模型的推理和微调。

来自主题: AI技术研报
9008 点击    2024-06-29 17:53