
喝点VC|红杉美国:当算力变得充裕且廉价,人才逐渐成为AI领域稀缺品
喝点VC|红杉美国:当算力变得充裕且廉价,人才逐渐成为AI领域稀缺品AI生态系统的总收入与已投入的资金相比仍然相形见绌,如果说有什么不同的话,那就是我去年对科技巨头们在AI上赚取多少收入的估计可能还太高了。
AI生态系统的总收入与已投入的资金相比仍然相形见绌,如果说有什么不同的话,那就是我去年对科技巨头们在AI上赚取多少收入的估计可能还太高了。
在 3D 重建领域,无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting(3DGS),在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题:视角一旦偏离训练相机位置,图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影,严重影响实际应用。
大语言模型在数学证明中常出现推理漏洞,如跳步或依赖特殊值。斯坦福等高校团队提出IneqMath基准,将不等式证明拆解为可验证的子任务。结果显示,模型的推理正确率远低于答案正确率,暴露出其在数学推理上的缺陷。
只训练数学,却在物理化学生物战胜o1!强化学习提升模型推理能力再添例证。
不是更大模型,而是更强推理、更像人!AGI离落地,还有多远?OpenAI前研究主管表示,AGI所需突破已经实现!
关于大模型产生幻觉这个事,从2023年GPT火了以后,就一直是业界津津乐道的热门话题,但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天,伯克利的研究者们带来一个重要研究成果:让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制,恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面,您想要哪一面,就得接受另一面的存在。
已推出超100款医疗AI产品。智东西6月21日报道,6月20日,上海医疗AI创企联影智能宣布完成A轮融资,总规模10亿元人民币。
AI也会“闹自杀”了?
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力,将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势(如MetaQuery 和 BLIP3-o )。
强化学习可以提升LLM推理吗?英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型,媲美Deepseek-R1-7B,数学、代码等全面泛化。