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AI能在创造性思维任务上胜过人类吗？这项研究为人类与机器学习创造力之间的关系提供了深入的见解

虽然AI在许多领域取得了巨大的进展，并成为一种有价值的工具，但它并不能替代人类独特的品质和能力。在许多情况下，最有效的...

实体解析：在嘈杂数据中识别现实世界实体

在当今数据驱动的世界中，组织通常面临着各种各样和不一致的数据来源的挑战实体解析，又称为记录链接或去重，帮助识别和合并...

OpenAI公布了DALL·E 3：文本到图像生成的革命性跃进

在技术上的一次重大飞跃中，OpenAI宣布推出了DALL·E 3，这是他们开创性的文本到图像生成技术的最新版本。DALL·E 3具备前所未...

IBM研究人员提出了一种新的对抗性攻击框架，能够针对AI系统生成对抗性输入，无论其模态或任务如何

在人工智能不断发展的领域中，出现了一个越来越令人关注的问题：AI模型对对抗性躲避攻击的脆弱性。这些狡猾的攻击可以通过微...

遇见 StableSR：一种利用预训练扩散模型的新型AI超分辨率方法

计算机视觉领域的图像合成任务的扩散模型的发展取得了显著进展。先前的研究已经说明了将扩散先验集成到稳定扩散等合成模型中...

“视频分割可以更具成本效益吗？认识DEVA：一种解耦的视频分割方法，可以节省注释并在不同任务之间泛化”

你是否曾经想过监控系统是如何工作的，以及我们如何仅通过视频来识别个人或车辆？或者如何通过水下纪录片来识别虎鲸？或者是...

使用人工智能改变3D模型定制：麻省理工学院研究人员开发了一种用户友好的界面，用于美学调整而不影响功能性

3D打印和设计领域一直存在一个持久的挑战，即能够对从在线存储库获取的开源3D设计进行定制。虽然这些平台提供了大量可以直接...

谷歌研究人员提出了一种新的人工智能方法，用于对场景动态建模的图像空间先验

即使是看似静止的图像也会因风、水流、呼吸或其他自然节奏而包含微小的振动。这是因为自然界不断在运动。人类对于运动尤为敏...

“遇见 AudioSR：一个即插即用、一体化的人工智能解决方案，可将音频升频至令人难以置信的48kHz质量”

数字音频处理领域的一个关键挑战是音频超分辨率。它旨在通过预测和合并低分辨率音频数据中缺失的高频成分来提高音频信号的质...

LLMs与知识图谱

什么是LLMs？ 大型语言模型（LLMs）是能够理解和生成人类语言的人工智能工具。它们是具有数十亿参数的强大神经网络，经过大量...

《百川2：一系列包含70亿和130亿参数的大规模多语言语言模型，从头开始训练，使用了26万亿个令牌》

大型语言模型在近年来取得了显著而令人鼓舞的发展。语言模型现在具有数十亿甚至数万亿个参数，例如GPT3、PaLM和Switch Transf...

来自埃因霍温和西北大学的研究人员开发了一种新的神经形态生物传感器，能够进行芯片内学习，无需外部训练

神经形态计算受到人脑结构和功能的启发。神经形态芯片是一种利用物理人工神经元进行计算的设备。与传统的数字处理器不同，这...

“放大看不见的：这种人工智能AI方法使用NeRFs来可视化3D中的微妙动作”

我们生活在一个充满运动的世界，从我们身体的微小运动到地球的大规模运动。然而，其中许多运动对于肉眼来说太小而无法看到。...

富士通和Linux基金会推出富士通自动机器学习和人工智能公平技术：开创透明、道德和可访问性的先河

在人工智能（AI）技术快速发展的时代，透明度、伦理和可访问性问题已经成为主要关注的焦点。虽然AI解决方案无疑推动了该领域...

“相遇InstaFlow：一种新颖的一步生成AI模型，源自开源的稳定扩散（SD）”

扩散模型在文本到图像生成方面引起了一场革命，提供了卓越的质量和创造力。然而，值得注意的是，它们的多步采样过程因其缓慢...

这篇来自韩国的人工智能研究介绍了MagiCapture：一种将主题和风格概念进行个性化整合以生成高分辨率肖像图像的方法

人们经常需要去摄影棚，然后经过昂贵而耗时的图片编辑过程，才能制作出适合简历或婚庆的高质量肖像照片。想象一种情况，你只...

大型语言模型能够自我评估安全性吗？认识RAIN：一种新颖的推理方法，无需微调即可转化人工智能对齐和防御

预训练的大型语言模型（LLMs），如GPT-3，已被证明在理解和回答人类问题、帮助编码工作等方面具有非凡的能力。然而，它们经常...

中国的研究人员介绍了ImageBind-LLM：一种通过ImageBind对大型语言模型（LLM）进行多模态指导调整的方法

研究人员最近在大型语言模型（LLMs）的指令调整方面取得了显著进展。ChatGPT和GPT-4是遵循语言和视觉中人类命令的通用对话系...

这篇AI论文介绍了Agents：一个用于自主语言代理的开源Python框架

在客户服务、咨询、编程、写作、教学等任务中，语言代理可以减少人力投入，是实现人工通用智能（AGI）的潜在第一步。最近对语...

我们如何看待医疗机器学习中的有偏见的临床数据？呼吁采用考古学的视角

来自麻省理工学院、约翰霍普金斯大学和艾伦·图灵研究所的研究人员认为，在AI系统中处理有偏见的医疗数据并不像俗语“垃圾进，...