Learn more about Artificial intelligence - Section 52

2023年顶级生成式人工智能代码生成/编码工具

生成AI技术的快速发展导致了对代码生成应用的兴趣和进展的激增。这些技术利用机器学习算法和自然语言处理来帮助开发人员自动...

“认识AnimateDiff：一种有效的AI框架，用于将个性化文本到图像（T2I）模型扩展为动画生成器，无需模型特定的调整”

文本到图像（T2I）生成模型引起了研究界内外的前所未有的关注，成为非研究人员用户（如艺术家和业余爱好者）参与AI辅助内容创...

自动化思维链：AI如何促使自身进行推理

Auto-CoT提示方法通过多样性抽样和零-shot生成，使LLMs自动生成自己的演示来促使复杂推理，减少了人工创建提示的工作量实验证...

“使用生成式人工智能工具时保护隐私的6个步骤”

介绍 生成式人工智能工具的出现引发了人们的兴奋和关注。这些工具有可能彻底改变我们的生活和工作方式，但也引发了关于人工智...

谷歌推出NotebookLM：您的个性化虚拟研究助手

Google 正在发布其来自 Google Labs 的最新实验产品：NotebookLM，之前被称为 Project Tailwind。这款创新的笔记软件旨在通过...

2023年创业者的顶级人工智能工具

Grammarly是一款由人工智能驱动的写作辅助工具，可确保您的写作无误并达到精益求精的水平。 Salesforce是一家基于云计算的软...

「IIT毕业生通过AI生成的求职信让所有人捧腹大笑」

在一场滑稽的事件中，一位印度理工学院（Indian Institute of Technology，简称IIT）的毕业生试图利用人工智能撰写求职信，结...

ChatGPT因潜在危害而受到联邦贸易委员会的调查

在一个重要的进展中，美国联邦贸易委员会（FTC）已经对开放人工智能（OpenAI）展开调查，该公司是负责创建ChatGPT的知名人工...

“埃隆·马斯克警告中国出现超级智能的崛起”

著名企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）最近在Twitter Spaces电话会议上发表了一项大胆声明，揭示了他对中国超级智能崛起的担忧...

“Objaverse-XL见面了：一个包含超过1000万个三维物体的开放数据集”

近年来，人工智能领域取得的一项重大突破是规模在推动各个领域的进步。大型模型在语言理解、生成、表示学习、多模态任务和图...

不，不要把它放在那里！这种人工智能方法可以使用扩散模型进行连续布局编辑

到目前为止，每个人都对文本到图像模型非常熟悉。它们在去年稳定扩散的发布中进入了我们的视野，并自那时起被用于许多应用中...

“认识I2D2：一种利用受限解码和自我模仿学习从语言模型生成通用知识的新型人工智能框架”

语言模型的快速进展主要归功于它们的大规模，使其在各种自然语言处理任务中具备了惊人的能力。然而，一个发人深省的问题出现...

准备好迎接AI的声音革命：2023年是生成式声音波的年份

<img src=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/02/Newsletter-Banner-Thumbnail-Beehiiv-2-1024...

一项新的人工智能研究提出了一种多模态的思维链推理语言模型，其在ScienceQA上的表现超过了GPT-3.5 16%（从75.17%提升至91.68%）

由于最近的技术发展，大型语言模型（LLMs）在复杂和复杂的推理任务上表现出色。这是通过为提示演示生成中间推理步骤来实现的...

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员介绍了PSLD：一种利用稳定扩散来解决所有线性问题而无需额外训练的人工智能方法

针对解决逆问题，有两种方法：有监督技术，其中训练一个恢复模型来完成任务；无监督方法，其中一个生成模型使用其已经学习到...

2023年顶级生成式人工智能公司

随着人工智能的最新突破和全球数据量的增加，基于一组输入数据或参数生成新的原创内容，如文本、音乐、图像等，是可能的。这...

“认识AudioGPT：一个连接ChatGPT与音频基础模型的多模态人工智能系统”

AI社区现在受到大型语言模型的重大影响，ChatGPT和GPT-4的引入推进了自然语言处理。多亏了丰富的网络文本数据和强大的架构，L...

加州大学伯克利分校的研究人员提出了FastRLAP：一种通过深度强化学习和自主练习来学习高速驾驶的系统

加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员开发了一种名为FastrLap的系统，利用机器学习教导自动驾驶车辆以高速驾驶。该系统旨在帮...

“RPDiff见面：一个用于3D场景中6自由度物体重新排列的扩散模型”

机器人设计和构建以执行日常任务是计算机科学工程中令人兴奋且最具挑战性的领域之一。麻省理工学院、NVIDIA和Improbable AI L...

麻省理工学院洛厄尔分校的研究人员提出了ReLoRA：一种新的人工智能方法，该方法使用低秩更新进行高秩训练

在过去的十年中，训练更大和超参数化网络，或者“堆叠更多层”的策略，已经成为机器学习中的常态。随着“大型网络”的门槛从1亿个...