DeepMind终结大模型幻觉?标注事实比人类靠谱、还便宜20倍,全开源
DeepMind终结大模型幻觉?标注事实比人类靠谱、还便宜20倍,全开源DeepMind 这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?
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DeepMind 这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?
当我们感慨 AI 快把人类一锅端了时,有大聪明发现了 AI 的一生之敌——弱智吧。
近年来,人工智能发展迅速,尤其是像ChatGPT这样的基础大模型,在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色,能够为多种任务提供解决方案。
谷歌就此成为了第一家因为训练数据而被罚款的人工智能公司。
扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现,开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion,DALLE,Imagen,SORA 等大模型如雨后春笋般涌现,进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而,当前的扩散模型在理论上并非完美,鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外,奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
RLHF 通过学习人类偏好,能够在难以手工设计奖励函数的复杂决策任务中学习到正确的奖励引导,得到了很高的关注,在不同环境中选择合适的人类反馈类型和不同的学习方法至关重要
随着 Sora 的成功发布,视频 DiT 模型得到了大量的关注和讨论。设计稳定的超大规模神经网络一直是视觉生成领域的研究重点。DiT [1] 的成功为图像生成的规模化提供了可能性。
中国电子学会 2023 科学技术奖授奖名单公布,这次,我们发现了一个熟悉的身影 —— 腾讯 Angel 机器学习平台。
基于案例的推理助力大模型智能体挑战自动化数据科学任务,吉大、上交和汪军团队发布专注于数据科学的智能体构建框架 DS-Agent。
把Huggingface上的现成模型拿来“攒一攒”—— 直接就能组合出新的强大模型?!日本大模型公司sakana.ai脑洞大开(正是“Transformer八子”之一所创办的公司),想出了这么一个进化合并模型的妙招。