第 80 頁-探索人工智慧技術的未來

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眾包新玩法！ LLM競技場誕生基準測試，嚴格分離學渣學霸

大模型排行榜哪一家強？還看LLM競技場~截至此刻，已有共90名LLM加入戰鬥，用戶總投票數超過了77萬。圖片然而，在網友們吃瓜調侃新模型衝榜、舊模型喪失尊嚴的同時，人家競技場背後的組織LMSYS，已經悄悄完成了成果轉化：從實戰中誕生的最有說服力的基準測試—— Arena-Hard。圖片而Arena-Hard所展現的四項優勢，也正是目前的LLM基準測試最需要的：-可分離性（87.4%）明顯優於MT-bench（22.6%）；-與ChatbotArena的排名最相近，達89.1%；-運行速度快，價

人工智慧 371 2024-06-02 13:21:08
2500頁演算法文檔外洩！搜尋史上最強黑箱曝光，Google翻車再升級？

撰稿丨諾亞出品|51CTO技術棧（微訊號：blog51cto）Google有點流年不利。在過去兩天裡，搜尋引擎提供了關於「AI摘要（AIOverviews）」功能經常提供嚴重錯誤的搜尋結果信息，例如，荒唐地建議用戶用膠水來防止披薩上的起司滑落。對此，CEO皮查伊也不得不不承認這是大語言模型的幻覺所致，目前還沒有解決方案。最近有Google搜尋引擎的一份內部文件洩露，可能首次向公眾展示了谷歌搜尋引擎的運作機制。此文首次發佈於本文，Google尚未就洩漏事件做出官方回應，也沒有對文件的真實性提出異議。長期以來，谷歌作為當

人工智慧 785 2024-06-02 12:21:35
鵝廠造了個AI翻譯公司：專攻網路小說，自動適配語言風格，真人和GPT-4看了都說好

鵝廠搞了個150多人的“翻譯公司”，從老闆到員工都是AI智能體！主營事業是翻譯網路小說，品質極高，參與評價的讀者認為比真人翻譯得還要好。而且相較於僱用真人，用它來翻譯文學作品，成本降低了近80倍。 ATransAgents公司，每個職位都配備了30個不同的職工，能夠根據語言、體裁和目標受眾適配不同的翻譯風格。相較於傳統的翻譯，產出的譯本更加靈活多樣，也更符合目標語言的表達習慣，文學性也更強。所以，TransAgents雖然在以相似度為基礎的自動評估中“失敗”，卻贏得了讀者和專業人士的大力肯定。這樣

人工智慧 403 2024-06-02 12:09:21
AI編碼，真需求還是噱頭？

來賓|徐曉強訪談|張曉楠撰稿|李美涵出品|51CTO技術棧（微訊號：blog51cto）自從生成式AI大火以後，AI好像「槓上了」程式設計師這個角色。幾乎每隔一段時間，關於AI程式設計工具是否能取代程式設計師的話題就會被再次討論。 AI程式設計所激起的熱議，令人感到困惑：這是否會掀起一場程式設計領域的生產力革命？還是，這又是一場過度炒作的噱頭？由於AI編程，百度實現了10%的人效提升，今天工程師提交的新增程式碼中有27%由AI產生。這個答案的先驅是大廠在探索這個答案。然而，身為百度Comate架構師，也是這款產品的

人工智慧 1082 2024-06-02 10:15:47
適應多形態多任務，最強開源機器人學習系統「八爪魚」誕生

在機器人學習方面，常用方法是收集針對特定機器人和任務的資料集，然後用其來訓練策略。但是，如果使用這種方法來從頭開始學習，每個任務都需要收集足夠數據，並且所得策略的泛化能力通常也不佳。「原理上講，從其他機器人和任務收集的經驗能提供可能的解決方案，能讓模型看到多種多樣的機器人控制問題，而這些問題也許能提升機器人在下游任務上的泛化能力和性能。

人工智慧 668 2024-06-02 10:04:53
為何說小語言模式是AI界的下一大熱門？

譯者|布加迪審校|重樓在AI領域，科技巨頭們一直在競相建構越來越龐大的語言模型，如今出現了一個令人驚訝的新趨勢：小就是大。隨著大語言模型（LLM）方面的進展出現了停滯的跡象，研究人員和開發人員日益開始將注意力轉向小語言模型（SLM）。這個緊湊、高效、適應性強的AI模型正在挑戰「越大越好」這個觀念，有望改變我們對待AI開發的方式。 LLM是否開始停滯？ Vellum和HuggingFace最近發布的效能比較結果表明，LLM之間的效能差距正在迅速縮小。這個趨勢在多項選擇題、推理和數學問題等特定任務中反映得

人工智慧 1143 2024-06-01 22:35:35
數據更多更好還是品質更高更好？這項研究能幫你做出選擇

對基礎模型進行scaling是指使用更多資料、計算和參數進行預先訓練，簡單來說就是「規模擴展」。雖然直接擴展模型規模看起來簡單粗暴，但也確實為機器學習社群帶來了不少表現突出的模型。先前不少研究都認可擴大神經經濟模型規模的做法，所謂量變引起質變，這種觀點也被稱為神經擴展律（neuralscalinglaws）。然而，隨著模型規模的增加，帶來的是計算資源的密集消耗。這意味著更大規模的模型需要更多的運算資源，包括處理器和記憶體。這對於許多實際應用來說是不可行的，尤其是在資源有限的設備上。因此，研究人員開始

人工智慧 1146 2024-06-01 22:09:19
替代MLP的KAN，被開源專案擴展到卷積了

本月初，來自MIT等機構的研究者提出了一種非常有潛力的MLP替代方法—KAN。 KAN在準確性和可解釋性方面表現優於MLP。而且它能以非常少的參數量勝過以更大參數量運行的MLP。例如，作者表示，他們用KAN以更小的網路和更高的自動化程度重現了DeepMind的結果。具體來說，DeepMind的MLP有大約300,000個參數，而KAN只有約200個參數。 KAN與MLP一樣具有強大的數學基礎，MLP基於通用逼近定理，而KAN基於Kolmogorov-Arnold表示定理。如下圖所示，KAN在邊上具

人工智慧 960 2024-06-01 22:03:37
用於精確目標偵測的多網格冗餘邊界框標註

一、前言目前領先的目標偵測器是基於深度CNN的主幹分類器網路重新調整用途的兩級或單級網路。 YOLOv3就是這樣一種眾所周知的最先進的單級檢測器，它接收輸入圖像並將其劃分為大小相等的網格矩陣。具有目標中心的網格單元負責偵測特定目標。今天分享的，就是提出了一種新的數學方法，該方法為每個目標分配多個網格，以實現精確的tight-fit邊界框預測。研究者也提出了一種有效的離線複製貼上資料增強來進行目標偵測。新提出的方法顯著優於一些目前最先進的目標偵測器，並有望獲得更好的效能。二、背景目標偵測網路旨在使用

人工智慧 685 2024-06-01 21:46:08
Kimi+釦子(coze) 王炸組合，我想造個GPT-4o

大家好，我是老渡。在國產大模型中，Kimi的表現是很不錯的。正好，釦子(coze)平台支持了Kimi大模型。釦子是搭建Agent智能體的平台，今天我們就試試用Kimi+釦子，做一個GPT-4o效果的智能體。首先在釦子首頁，點選“創建Bot”，Bot其實就是Agent智能體。圖片這裡，選擇的moonshot系列的模型，便是Kimi大模型圖片剩下的重頭戲就在“插件”，釦子（coze）提供了非常豐富的插件，可以跟大模型結合完成許多複雜的功能。舉幾個例子，例如，視覺能力。加入插件，讓大模型能產生圖片、看

人工智慧 1140 2024-06-01 20:23:12
路徑規劃概述：基於採樣、搜尋、優化全搞定！

1決策控制與運動規劃概述目前決策控制方法可分為三類：sequentialplanning、behavior-awareplanning、和end-to-endplanning。 sequentialplanning：最傳統的方法，感知、決策與控制三個部分層次較為清晰；behavior-awareplanning：相比第一種亮點在於引入人機共駕、車路協同以及車輛對外部動態環境的風險預估； end-to-endplanning：DL、DRL技術，借助大量的資料訓練，獲得從影像等感知資訊到方向盤轉角等車

人工智慧 1147 2024-06-01 20:12:48
生成式AI是否正在讓私有雲'復興”

編譯丨諾亞出品|51CTO技術棧（微訊號：blog51cto）在又一輪技術革命來襲之際，不少企業正面臨著一個戰略性的抉擇：是繼續依賴公有雲的便利，還是回歸私有雲的懷抱？隨著AI技術的快速發展，這項決策變得更加緊迫。根據Forrester於2023年進行的基礎架構雲調查，約1,300名受訪的企業雲決策者中，約有79%表示他們的組織正在實施私有雲。此外，IDC預測，包括託管私有雲在內的全球專用私有雲服務支出將達到2024年的204億美元，並且至少到2027年會翻倍。在2024年之前，IDC數據顯示，

人工智慧 864 2024-06-01 20:11:36
李飛飛解讀創業方向「空間智能」，讓AI真正理解世界

李飛飛創業選擇的「空間智能」，完整的TED解讀影片公佈了。前段時間，路透社獨家報道了知名「AI教母」李飛飛正在創立一家新創公司，並完成了種子輪融資。在介紹這家新創公司時，一位資訊人士引用了李飛飛在溫哥華TED上的一次演講，顯示他在此次TED演講中介紹了空間智慧的概念。就在今天，李飛飛在X上放出了她在溫哥華TED上的完整演講影片。她在X上介紹稱，「空間智能是人工智慧拼圖中的關鍵一環。這是我2024年從進化到人工智慧歷程的TED演講，也涉及到我們如何建構空間智慧。從看到變成洞察，洞察轉變為理解，

人工智慧 1147 2024-06-01 19:56:00
速度秒掉GPT-4o、22B擊敗Llama 3 70B，Mistral AI開放首個代碼模型

對標OpenAI的法國AI獨角獸MistralAI有了新動作：首個代碼大模型Codestral誕生了。作為一個專為程式碼產生任務設計的開放式產生AI模型，Codestral透過共享指令和補全API端點幫助開發人員編寫並與程式碼互動。 Codestral精通程式碼和英語，因而可為軟體開發人員設計高階AI應用。 Codestral的參數規模為22B，遵循新的MistralAINon-ProductionLicense，可用於研究和測試目的，但禁止商用。目前，該模型可以在HuggingFace上下載。下載地址

人工智慧 418 2024-06-01 18:32:04
結合量子特徵、2萬個分子動力學模擬，新蛋白-配體複合物ML資料集，登Nature子刊

編輯|枯葉蝶大型語言模型極大地增強了科學家理解生物學和化學的能力，但基於結構的藥物發現、量子化學和結構生物學的可靠方法仍然很少。大型語言模型迫切需要精確的生物分子-配體交互作用資料集。為了解決這個問題，德國亥姆霍茲慕尼黑研究中心生物學所和慕尼黑工業大學的研究人員，提出了MISATO。這是一個資料集，它結合了小分子的量子力學(QM)特性，還有約20,000個實驗蛋白質-配體複合物的相關分子動力學(MD)模擬，以及對實驗數據的廣泛驗證。從現有的實驗結構出發，研究人員利用半經驗量子力學系統地完善了這些

人工智慧 411 2024-06-01 18:20:09