第 44 頁-探索人工智慧技術的未來

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分類：: 人工智慧 IT業界

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給視頻模型安上快慢兩隻眼睛，蘋果免訓練新方法秒了一切SOTA

自從Sora發布以來，AI影片產生領域變得更加「熱鬧」了起來。過去幾個月，我們見證了即夢、RunwayGen-3、LumaAI、快手可靈輪番炸場。和以往一眼就能識破是AI生成的模型不太一樣，這批影片大模型可能是我們所見過的「最好的一屆」。然而，視訊大語言模型（LLM）驚艷表現的背後離不開龐大且經過精細標註的視訊資料集，這需要花費相當高的成本。近期研究領域也湧現了一批無需額外訓練的創新方法：採用訓練好的影像大語言模型，直接用於視訊任務的處理，這樣就繞過了「昂貴」的訓練過程。此外，現有大多視訊LLM

人工智慧 601 2024-08-11 16:02:31
混合專家更有主見了，能感知多模態分情況行事，Meta提出模態感知型專家混合

混合專家，也得術業有專攻。對於目前的混合模態基礎模型，常用的架構設計是融合特定模態的編碼器或解碼器，但這種方法存在限制：無法整合不同模態的訊息，也難以輸出包含多種模態的內容。為了克服這一局限，MetaFAIR的Chameleon團隊在近期的論文《Chameleon:Mixed-modalearly-fusionfoundationmodels》中提出了一種新的單一Transformer架構，它可以根據下一個token的預測目標，對由離散圖像和文本token組成的混合模態序列進行建模，從而在不同模

人工智慧 489 2024-08-11 13:02:22
開閉源模型「大亂鬥」：看看哪個智能體最能窺見人類真實意圖

AIxiv專欄是本站發布學術、技術內容的欄位。過去數年，本站AIxiv專欄接收通報了2,000多篇內容，涵蓋全球各大專院校與企業的頂尖實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或聯絡報道。投稿信箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文第一作者為清華大學計算機系本科生錢成，何秉翔。兩人均為THUNLP成員。錢成主要研究興趣為工具學習，大模型驅動智能體，即將就讀UIUC博士。何秉翔主要研究興趣為大模型對齊與

人工智慧 1300 2024-08-11 13:02:02
首屆人工智慧晚會成功舉辦

1905年，中國人自己拍攝的第一部電影《定軍山》在北京豐泰照相館誕生，結束了中國沒有國產電影的歷史。百餘年後，2023年8月28日，在人民日報社新媒體大樓「初心」大廳，一曲由中國戲曲學院的大學生與數位人沐嵐「跨次元合作」的《新定軍山》表演，引發在場觀眾陣陣掌聲。古老的京劇藝術、迭代的光影技術以及全新的數位技術，向經典致敬的同時突破時代，展現出全新魅力。這是人民網主辦的首屆人工智慧（AI）晚會推出的重磅節目之一。晚會透過一系列充滿科技感、智慧感、未來感的文藝節

人工智慧 595 2024-08-10 22:23:02
2024世界人工智慧大會青年優秀論文TOP20發布

2024年3月，《關於推薦「2024世界人工智慧大會青年優秀論文獎」參評論文的通知》發布，針對全球大學、科學研究院所、企業進行人工智慧領域青年優秀論文徵集活動。至徵稿截止，共收到海內外參評論文159篇，包括國際相關知名大學、研究機構、企業。經過初評、複評，現入圍2024年青年優良論文TOP20閃亮發表。（依論文領域及姓名字母為序）2024世界人工智慧大會青年優秀論文獎將於7月世界人工智慧大會上揭曉，敬請期待！

人工智慧 1042 2024-08-10 16:06:11
論壇預告｜「知識改變世界－垂直大模型重新定義知識管理」論壇即將開幕

前言大模型技術在加速知識取得、整合、應用及創新方面擁有巨大潛力，能為教育、金融、政務等多個產業帶來變革性影響。目前，我國垂直大模型在企業場景中的應用尚處於探索階段，許多企業仍在尋求大模型的最佳落地方案，其中，與企業內部知識庫深度融合被視為是垂直大模型落地企業級場景應用的重要方向。為此，在2024世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高階會議期間，達觀資料將攜手復旦－達觀金融垂直應用大模型校企聯合研究中心、浦東青聯聯合主辦「知識改變世界－垂直大模型重新定義知識管理」主題論壇。論壇將於2024年7

人工智慧 1018 2024-08-10 11:20:06
入選國際資料庫頂尖會議ICDE，騰訊雲端資料庫技術創新獲權威認可

今天獲悉，騰訊雲資料庫2篇論文入選國際資料庫頂尖會議ICDE。其分散式事務協定－Lion和記憶體-磁碟跨越索引設計框架，解決了資料庫領域的普遍難題，技術創新獲得國際權威認可。騰訊雲端資料庫團隊在ICDE會場進行技術分享三大資料庫頂級會議ICDE（IEEEInternationalConferenceonDataEngineering）是資料庫研究領域的國際會議，與SIGMOD、VLDB並稱資料庫三大頂級會議。分散式資料庫事務處理分散式事務處理涉及多輪跨節點通信，速度較慢。過去透過遷移

人工智慧 732 2024-08-10 07:10:06
AI 幫我做功課，但不幫我做（ChatGPT、NotebookLM）

我是一名全優研究生，對人工智慧工具有著複雜的感情。許多人在學術環境中使用人工智慧來取代自己的努力。但你可以使用人工智慧來輔助你的學習，提高研究效率，提高你的學習成績。開始於德

人工智慧 838 2024-08-10 06:43:32
通義千問開源Qwen2-Math，成為最先進的數學專案模型

8月9日訊息，阿里通義團隊開源新一代數學模型Qwen2-Math，包含1.5B、7B、72B三個參數的基礎模型和指令微調模型。 Qwen2-Math基於通義千問開源大語言模型Qwen2研發，旗艦模型Qwen2-Math-72B-Instruct在權威測評集MATH上的得分超越GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro、Llama -3.1-405B等，以84%的準確率處理了代數、幾何、計數與機率、數論等多種數學問題，成為最先進的數學專項模型。註：在MATH基準測評

人工智慧 938 2024-08-09 19:44:14
谷歌I/O開發者大會中國站：大模型技術進入全生態

本週三，谷歌在北京召開了中國開發者大會。除5月加州山景城的I/O大會之外，今年的I/OConnect環球之旅從德國柏林開始、到印度班加羅爾，也已來到中國北京。在這次活動中，來自多個不同領域的專家為國內開發者深入分享了Google在AI、Web、行動端、雲端技術等領域的最新技術進展、開發工具和全球服務平台等內容。「中國是全球最大的開發者市場之一，我們的開發者一直是全球舞台上不可或缺的先鋒力量，」谷歌大中華區總裁陳俊廷在開幕演講中表示。「過去一年，來自中國的25個開發團隊共有31款遊戲和應用，在全球不同的地區

人工智慧 673 2024-08-09 19:42:02
2.5天完成1年的MD計算？ DeepMind團隊基於歐幾裡得Transformer的新計算方法

編輯|蘿蔔皮近年來，基於從頭算參考計算的機器學習力場(MLFF)的開發取得了巨大進展。雖然實現了較低的測試誤差，但由於擔心在較長的模擬時間範圍內會出現不穩定性，MLFF在分子動力學(MD)模擬中的可靠性正面臨越來越多的審查。研究表明，對累積不準確性的穩健性與MLFF中使用等變表示之間存在潛在聯繫，但與這些表示相關的計算成本可能會在實踐中限制這種優勢。為了解決這個問題，GoogleDeepMind、柏林工業大學（TUBerlin）的研究人員提出了一個名為SO3krates的transformer架

人工智慧 773 2024-08-09 19:40:30
Karpathy觀點惹爭議：RLHF不是真正的強化學習，Google、Meta下場反對

RLHF與RL到底能不能歸屬為一類，看來大家還是有不一樣的看法。 AI大牛Karpathy又來科普人工智慧概念了。昨日，他推文表示，「基於人類回饋的強化學習（RLHF）只是勉強算是強化學習（RL）。」Karpathy的全文解釋如下：RLHF是訓練大語言模型（LLM）的第三個（也是最後一個）主要階段，前兩個階段分別是預訓練和監督微調（SFT）。我認為RLHF只是勉強算得上RL，它沒有得到廣泛的認可。 RL很強大，但RLHF卻不然。讓我們看看AlphaGo的例子，它是使用真正的RL訓練的。計算機玩圍

人工智慧 1080 2024-08-09 16:40:09
兩篇論文同時獲得最佳論文榮譽提名，SIGGRAPH上首個Real-Time Live的中國團隊以生成式AI創作3D世界

專注於電腦繪圖的全球學術頂會SIGGRAPH，正在出現新的趨勢。在上週舉行的SIGGRAPH2024大會上，最佳論文等獎項中，來自上海科技大學MARS實驗室的團隊同時拿到兩篇最佳論文榮譽提名，其研究成果亦在快速走向產業化。作者使用生成模型的方法，開啟了將想像力直接轉化為複雜3D模型的新路。拿兩篇最佳論文提名的論文－CLAY和DressCode，二者的主題分別是3D生成和3D服裝生成。在SIGGARPH的Real-TimeLive環節，上科大這一團隊更即時展示了基於這兩項工作

人工智慧 1080 2024-08-09 16:03:49
DeepMind機器人打乒乓球，正手、反手溜到飛起，全勝人類初學者

但可能打不過公園裡的老大爺？巴黎奧運正在如火如荼地進行中，乒乓球項目備受關注。同時，機器人打乒乓球也取得了新突破。剛剛，DeepMind提出了第一個在競技乒乓球比賽中達到人類業餘選手等級的學習型機器人智能體。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.03906DeepMind這個機器人打乒乓球什麼程度呢？大概和人類業餘選手不相上下：正手反手都會：對手採用多種打法，機器人也能招架得住：接不同旋轉的發球：不過，比賽激烈程度似乎不如公園老大爺對戰。對機器人來說，乒乓球運動

人工智慧 1450 2024-08-09 16:01:32
投機取樣會損失大語言模型的推理精確度嗎？

MitchellStern等人于2018年提出了投机采样的原型概念。这种方法后来被各种工作进一步发展和完善，包括LookaheadDecoding、REST、Medusa和EAGLE，投机采样显著加快了大型语言模型(LLM)的推理过程。一个重要的问题是：LLM中的投机采样会损害原始模型的准确性吗？先说答案：不会。标准的投机采样算法是无损的，本文将通过数学分析和实验来证明这一点。数学证明投机采样公式可以定义如下：其中：?是从均匀分布中采样的实数。是要预测的下一个token。?(?)是草稿模型给出的

人工智慧 1273 2024-08-09 13:09:05