Learn more about Artificial intelligence - Section 13

斯坦福大学的研究人员介绍了RT-Sketch：通过手绘草图作为目标规范来提升视觉模仿学习的能力

研究人员引入手绘草图作为视觉模仿学习中指定目标的一种未被开发的方式。草图在自然语言的模糊性和图像过度详细的规范化之间...

Meta 和GeorgiaTech的研究人员发布了一项新的数据集和相应的人工智能模型，以加快对直接空气捕集技术在应对气候变化方面的研究进展

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英特尔研究人员提出一种新的人工智能方法，可以更高效地在CPU上部署LLM

大型语言模型（LLMs）因其出色的性能和潜力在各种任务中广受关注。它们最为人们熟知的是其在文本生成、语言理解、文本摘要等...

AI + No-Code：重新定义开发者创新的病毒组合

时间是开发者永远无法追回的东西作者讨论了低代码/无代码平台以及AI支持在推动更快的开发时间和提高业务敏捷性方面的价值

这是一篇来自斯坦福大学的AI论文，介绍了用于稀疏和可解释的神经网络的码本特征

“`html 神经网络已成为各个领域中不可或缺的工具，在图像识别、自然语言处理和预测分析等方面展示出了非凡的能力。然而...

麻省理工学院研究人员推出了LILO：用于学习可解释的程序合成库的神经符号框架

大语言模型（LLM）在各种情境中越来越擅长编写代码，如完成部分编写的代码、与人类程序员互动，甚至解决竞赛级别的具有挑战性...

《40+ 你应该看看的酷炫AI工具（2023年11月）》

DeepSwap DeepSwap 是一款基于人工智能的工具，适用于任何想要创建真实的深度伪造视频和图像的人。通过对视频、图片、梗、旧...

考试得分：NVIDIA在MLPerf基准测试中加速生成AI训练.

NVIDIA的AI平台在最新的MLPerf行业基准测试中提升了AI训练和高性能计算的水平。 在众多新记录和里程碑中，一项在生成式AI领域...

变形金刚可以生成NFL比赛：介绍QB-GPT

自从我第一篇关于StratFormer的文章发表以来，我收到了相当多的反馈和想法（首先，谢谢大家！）这推动我进一步深入研究并尝试...

谷歌AI推出MetNet-3：用全面的神经网络模型改革天气预报

“`html 天气预测是气象研究中复杂而关键的方面，准确预测未来的天气模式仍然是一项具有挑战性的任务。随着多种数据源的...

生成人工智能的新伦理问题

生成 AI 的快速进展需要对数据、规模、问责、版权和错误信息风险采取紧急的道德保障措施

这项AI研究介绍了两种高质量视频生成的扩散模型：文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)模型

香港的一组研究人员引入了两个开源扩散模型，用于高质量视频生成。文本到视频（T2V）模型从文本输入生成影片质量的视频，超过...

这篇文章的标题是：“这个中国的AI模型是否能超越ChatGPT和Claude2？来认识一下由中国初创公司“百川智能”推出的具有最长背景模型的百川2-192k模型”

在争夺人工智能霸主地位的竞赛中，中国人工智能初创公司百川智能推出了其最新的大型语言模型百川2-192K，创造了处理长文本提...

这个人工智能研究引入了突破性的方法来定制语言模型到芯片设计

ChipNeMo探索了LLMs在工业芯片设计中的利用，采用了领域自适应技术而不是依赖现成的LLMs。这些技术涉及自定义标记化、领域自...

牛津大学的研究人员介绍了DynPoint：一种人工智能算法，旨在促进无限制单目视频的快速合成新视角

计算机视觉界一直在积极关注新型视角合成（VS）技术，因为它有潜力推进人工现实并增强机器对特定场景的视觉和几何方面的理解...

“认识circ2CBA：一种革新循环RNA-RBP结合位点预测的新型深度学习模型”

在最近的研究中，中国的一个研究团队引入了一个名为circ2CBA的深度学习模型，该模型承诺革新环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白...

这篇AI论文揭示了DiffEnc：推进扩散模型以提升生成性能

“`html 扩散模型是强大的模型，在各种生成任务 – 图像，语音，视频和音乐中很突出。它们能够在图像生成方面实现...

在亚马逊SageMaker JumpStart中流式传输大型语言模型响应

我们很高兴地宣布，Amazon SageMaker JumpStart现在可以流式传输大型语言模型（LLM）的推断响应令牌流式传输使您能够在生成模...

使用生成 AI 通过自动电话摘要来提高客服代理人的工作效率

您的联系中心是您的企业与客户之间的重要纽带每个打给您联系中心的电话都是了解客户需求以及您满足这些需求的机会大多数联系...

“聊天机器人可能经常‘产生幻觉’，比很多人意识到的还要多”

根据一家新创公司的研究，当总结事实时，ChatGPT技术大约有3%的时间是虚构的而谷歌系统的虚构率为27%