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AI 创业,越来越全球化的同时,要解决的文化、法律差异问题也越来越多。
原生多模态大模型性能瓶颈,迎来新突破! 上海AI Lab代季峰老师团队,提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。 与非原生模型相比,该模型首个单词延迟最多降低67%,在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。
现在,第一波大模型已经走进厨房了! 它根据你的个人基础数据、饮食习惯、现有食材等定制健康膳食计划,联动各种设备帮助你完成烹饪全链路的操作。
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。
「这才是开放研究该有的样子。」 经常刷 arXiv 的同学,你有没有发现页面上多了个新功能?这个新功能(图中的「Hugging Face」按钮)隐藏在「Code, Data, Media」选项卡下,选中之后就可以直达相关的 Hugging Face 论文、模型和数据集。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
几个工程师、一个星期,就能做一个AI Agent应用了。 效果be like—— 能理解用户复杂长命令,推荐符合要求的奶茶店。
工具调用是 AI 智能体的关键功能之一,AI 智能体根据场景变化动态地选择和调用合适的工具,从而实现对复杂任务的自动化处理。例如,在智能办公场景中,模型可同时调用文档编辑工具、数据处理工具和通信工具,完成文档撰写、数据统计和信息沟通等多项任务。
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。