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“遇见CREATOR：一种新颖的AI框架，通过文档和代码实现，赋予LLMs创造自己的工具的能力”

大型语言模型（LLMs）近年来取得了显著进展，如GPT-3、Codex、PaLM、LLaMA、ChatGPT以及更近期的GPT4。由于这些模型在上下文...

认识LEVER：一种简单的人工智能方法，通过学习验证生成的程序和执行结果来改进语言到代码生成

大型语言模型（LLMs）最近取得了重大进展。这些模型在人工智能领域有着重要的推动作用，并具有完成各种任务的巨大潜力。从模...

斯坦福研究人员在无直接监督的元强化学习代理中探索简单语言技能的出现：解析在定制多任务环境中的突破

斯坦福大学的一个研究团队在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展，通过研究增强学习（RL）代理是否可以在没有明确语言...

CMU的一项新的人工智能研究提出了一种简单而有效的攻击方法，可以导致对齐的语言模型生成令人反感的行为

像ChatGPT、Bard AI和Llama-2这样的大型语言模型（LLM）可能会生成不良和冒犯性的内容。想象一下有人向ChatGPT询问如何操纵选...

生成式人工智能对未来工作的影响：来自麦肯锡报告的5个关键见解

人工智能（AI）的变革力量已经开始重塑就业景观，并根据麦肯锡报告《2023年人工智能状况：生成式AI的突破之年》显示，这一趋...

遇见ToolLLM：一种数据构建和模型训练的通用工具使用框架，增强了大型语言模型的API使用

为了高效地连接众多工具（API）并完成困难的任务，工具学习试图利用大型语言模型（LLMs）的潜力。通过与API连接，LLMs可以显...

“认识 Med-Flamingo：一种独特的基础模型，能够进行针对医学领域的多模态上下文学习”

随着人工智能（AI）的日益普及，基础模型展现了令人惊讶的能力，只需提供少量标记实例的信息就能处理各种问题。在上下文学习...

2023年销售和营销的顶级预测分析工具

在营销中，预测分析涉及对历史和当前数据进行分析，以预测未来结果。这种方法结合了先进的分析和统计方法，可以预测营销绩效...

大型语言模型作为税务律师：这篇人工智能论文探讨了大型语言模型在应用税法方面的能力

人工智能取得了进展。大型语言模型（LLMs）是快速进展的地方。现代LLMs可以使用工具、规划和通过标准化评估。但即使对于其创...

一项关于利用扩散模型在图像之间融合插值的人工智能研究

人工智能是开发人员和研究人员最新的讨论话题。从自然语言处理和自然语言理解到计算机视觉，人工智能正在革新几乎所有领域。...

不是 NeRF 需要的英雄，但是是 NeRF 需要的英雄：CopyRNeRF 是一种保护 NeRF 版权的 AI 方法

如果你一直关注计算机图形领域的发展，你应该对神经辐射场（NeRFs）非常熟悉。它们已经成为了一种有前途的技术，可以表示3D场...

50+ 全新尖端人工智能工具（2023年8月）

AI工具的开发正在迅速增长，每天都有新的工具被引入。以下是一些可以增强您日常工作流程的AI工具。 Otter AI Otter.AI利用人...

揭开作者面纱：AI还是人类？探索IBM创新的文本检测工具中AI取证的出现

在人工智能快速发展的时代，一个重要的挑战需要关注：生成式人工智能的透明度和可信度。IBM的研究人员致力于为世界提供AI检测...

麻省理工学院研究人员推出PhotoGuard：一种新的AI工具，可以防止未经授权的图像篡改

在一个人工智能技术可以模糊现实与制造之间界限的世界中，滥用的风险随之而来。像DALL-E和Midjourney这样的先进生成模型降低...

遇见 Skill-it：一种基于数据驱动的技能框架，用于理解和训练语言模型

大型语言模型（LM）在编写源代码、创作艺术作品和与人交谈方面具有非凡的能力。用于训练模型的数据使它们能够执行这些任务。...

认识QLORA：一种高效的微调方法，可以降低内存使用量，使得在单个48GB的GPU上微调一个65B参数的模型，并保持完整的16位微调任务性能

大型语言模型（LLM）可以通过微调来改进，这也允许添加或删除所需的行为。然而，微调大型模型成本过高；例如，一个65B参数的L...

加州大学伯克利分校的研究人员引入了视频预测奖励（VIPER）：一种利用预训练的视频预测模型作为无动作奖励信号的强化学习算法

通过手动设计奖励函数耗时且可能导致意想不到的后果。这是开发基于强化学习（RL）的通用决策制定代理的主要障碍。 先前的基于...

使用LLMs为您的移动应用程序提供语音和自然语言输入

在本文中，您将了解如何通过GPT-4函数调用为您的应用程序提供高度灵活的语音理解，并与应用程序的图形用户界面完全协同工作

这篇AI论文首次在外太空中部署了一个轻量级的基础模型

太空技术日益发展。不同研究团队一直在努力在外层空间建立机器学习和人工智能模型，这些模型将影响太空研究。收集到的数据提...

“认识MC-JEPA：一种联合嵌入预测架构，用于自监督学习运动和内容特征”

最近，专注于学习内容特征的技术，特别是那些包含让我们能够识别和区分对象的信息的特征，在视觉上的自我监督学习中占据主导...