第 85 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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史丹佛李飛飛首次創業：學術休假兩年，瞄準「空間智能」

「AI教母」李飛飛創業了。沒想到，在大模型時代，知名「AI教母」李飛飛也要「創業」了，完成了種子輪融資。根據路透社獨家報道，著名電腦科學家李飛飛正在創建一家新創公司。該公司利用類似人類的視覺數據處理方式，使人工智慧能夠進行高階推理。知情人士透露稱，李飛飛最近為這家公司進行了種子輪融資，投資者包括矽谷創投公司AndreessenHorowitz，以及她去年加入的加拿大公司RadicalVentures。不過，AndreessenHorowitz和RadicalVentures的發言人都為此保

人工智慧 1038 2024-05-05 13:04:06
瑜珈球上遛「狗」！入選英偉達十大項目之一的Eureka有了新突破

機器狗在瑜珈球上穩穩噹噹的行走，平衡力那是相當的好：各種場景都能拿捏，不管是平坦的人行道、還是充滿挑戰的草坪都能hold住：甚至是研究人員踢了一腳瑜珈球，機器狗也不會歪倒：給氣球放氣機器狗也能保持平衡：上述展示都是1倍速，沒有經過加速處理。論文地址：https://eureka-research.github.io/dr-eureka/assets/dreureka-paper.pdf專案首頁：https://github.com/eureka-research/DrEureka論文標題：DrE

人工智慧 465 2024-05-05 13:01:01
小模型性能飽和、表現不佳，根源是因為Softmax?

小語言模型的出現是為彌補大語言模型的訓練、推理等成本昂貴的缺點，但其自身也存在訓練到某個階段後性能下降的事實(飽和現象)，那麼這個現象的原因是什麼？是否可以克服並利用它來提升小語言模型的效能？語言建模領域的最新進展在於在極大規模的網路文本語料庫上預先訓練高參數化的神經網路。在實踐中，使用這樣的模型進行訓練和推斷可能會產生本高昂，這促使人們使用較小的替代模型。然而，已經觀察到較小的模型可能會出現飽和和現象，表現為在訓練的某個高級階段能力下降並趨於穩定。最近的一篇論文發現，這種飽和和現象可以透過較小模

人工智慧 964 2024-05-04 13:10:01
終於有人調查了小模型過擬合：三分之二都有資料污染，微軟Phi-3、Mixtral 8x22B被點名

目前最火的大模型，竟然三分之二都曾有擬合問題？剛出爐的一項研究，讓領域內的許多研究者有點意外。提升大型語言模型的推理能力是目前研究的最重要方向之一，在這類任務中，近期發布的許多小模型看起來表現不錯，並且能夠很好地應對這類任務。例如微軟的Phi-3、Mistral8x22B等模型。研究人員指出，目前大模型研究領域存在一個關鍵問題：許多研究未能準確地對現有LLM的能力進行基準測試。這提示我們需要花更多的時間來評估和測試目前LLM的能力水準。這是因為目前大多數的研究都採用GSM8k、MATH、M

人工智慧 403 2024-05-04 13:05:13
跨越300多年的接力：受陶哲軒啟發，數學家決定用AI形式化費馬大定理的證明

在陶哲軒的啟發下，越來越多的數學家開始嘗試利用人工智慧進行數學探索。這次，他們瞄準的目標是世界十大最頂尖數學難題之一的費馬大定理。費馬大定理是一個非常複雜的數學難題，迄今尚未找到可行的解法。數學家希望藉助人工智慧的強大計算能力和智能演算法，能夠在數學探索費馬大定理又被稱為“費馬最後的定理（Fermat'sLastTheorem，FLT）”，由17世紀法國數學家皮耶・德・費馬提出。它背後有一個傳奇的故事。據稱，大約在1637年左右，費馬在閱讀丟番圖《算術》拉丁文譯本時，曾在第11卷第8命題旁寫

人工智慧 541 2024-05-03 13:04:01
Transformer要變Kansformer？用了幾十年的MLP迎來挑戰者KAN

MLP（多層感知器）用了幾十年了，真的沒有別的選擇了嗎？多層感知器（MLP），也被稱為全連接前饋神經網絡，是當今深度學習模型的基礎構建塊。 MLP的重要性無論如何強調都不為過，因為它們是機器學習中用於逼近非線性函數的預設方法。然而，MLP是否就是我們能夠建構的最佳非線性迴歸器呢？儘管MLP被廣泛使用，但它們存在明顯的缺陷。例如，在Transformer模型中，MLP幾乎消耗了所有非嵌入式參數，並且通常在沒有後處理分析工具的情況下，相對於注意力層來說，它們的可解釋性較差。所以，是否有MLP的替代

人工智慧 751 2024-05-03 13:01:04
爆款生成式AI硬件，銷售量突破10萬台，拆完一看只是安卓app？

「RabbitR1，它本質上是安卓系統上面做了個Launcher程序，破解後在手機上就能運行。」透過破解，Rahman設法在Pixel6a手機上啟動並運行了R1的應用程式。本週二，美國記者MishaalRahman曝光了知名生成式AI硬體RabbitR1的細節，立即引來了科技圈的關注。幾個月前，Humane和Rabbit兩家新創公司繼續推出他們的人工智慧設備——AiPin和RabbitR1。最初，有些人認為這些設備將開創穿戴式人工智慧的新時代。然而，幾個月過去了，對於這兩款設備的爭議逐漸增加。 R

人工智慧 673 2024-05-02 16:01:19
餘承東卸任華為終端BG CEO，何剛接任

根據多家媒體報道，華為於4月30日下午內部發佈人事調整文件，宣布餘承東將卸任華為終端BGCEO一職。餘承東將仍保留終端BG董事長職位。原華為終端BG、營運長何剛將接任華為終端BGCEO職位。據透露，除了上述個人事變動調整外，該文件並無更多資訊。關於這次重大人事變動的背景及余承東卸任終端BGCEO之後新的業務重心，也未有進一步的說明。有消息來源表示，此次調整屬於常規的業務架構調整，讓餘承東有更多精力為消費者打造精品。餘承東出生於1969年，本科畢業於西北工業大學自動控制系，碩士畢業於清華大學，

人工智慧 474 2024-05-02 16:01:14
參數量不到10億的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？

多模態AI系統的特點在於能夠處理和學習包括自然語言、視覺、音訊等各種類型的數據，從而指導其行為決策。近期，將視覺資料納入大型語言模型（如GPT-4V）的研究取得了重要進展，但如何有效地將影像資訊轉化為AI系統的可執行操作仍面臨挑戰。為了實現圖像資訊的轉化，一種常見的方法是將圖像資料轉化為對應的文字描述，然後由AI系統根據描述進行操作。這可以透過在現有的圖像資料集上進行監督學習，讓AI系統自動學習圖像到文字的映射關係。此外，還可以利用強化學習方法，透過與環境互動來學習如何根據影像資訊進行決策。另一

人工智慧 551 2024-05-02 16:01:01
在12個影片理解任務中，Mamba先打敗了Transformer

本站發布學術、技術內容的專欄。近年來，本站AIxiv專欄接收通報超過2000篇內容，涵蓋全球各大大學與企業的頂級實驗室，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。探索影片理解的新境界，Mamba模型引領電腦視覺研究新潮流！傳統架構的限制已被打破，狀態空間模型Mamba以其在長序列處理上的獨特優勢，為視訊理解領域帶來了革命性的變革。來自南京大學、上海人

人工智慧 1354 2024-05-01 08:20:15
理解GraphRAG（一）：RAG的挑戰

RAG（RiskAssessmentGrid）是一種透過外部知識來源增強現有大型語言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相關的答案。在RAG中，檢索組件獲取額外的信息，響應基於特定來源，然後將這些信息輸入到LLM提示中，以使LLM的響應基於這些信息（增強階段）。與其他技術（例如微調）相比，RAG更經濟。它也有減少幻覺的優勢，透過基於這些資訊（增強階段）提供額外的脈絡──你RAG成為今天LLM任務的（如推薦、文字擷取、情緒分析等）的流程方法。如果我們進一步分解這個想法，根據使用者意圖，我們通常會檢查

人工智慧 964 2024-04-30 19:10:01
小紅書讓智能體們吵起來了！聯合復旦推出大模型專屬群聊工具

語言，不只是文字的堆砌，更是表情包的狂歡，是梗的海洋，是鍵盤俠的戰場（嗯？哪裡不對）。語言如何塑造我們的社會行為？我們的社會結構又是如何在不斷的言語交流中演變出來的？近期，來自復旦大學和小紅書的研究者們透過引進一個名為AgentGroupChat的模擬平台，對這些問題進行了深入探討。 WhatsApp等社群媒體擁有的群組聊天功能，是AgentGroupChat平台的靈感來源。在AgentGroupChat平台上，Agent可以模擬社會群體中的各種聊天場景，幫助研究人員深入理解語言在人類行為中的影響。該

人工智慧 1110 2024-04-30 18:40:23
GitHub版Devin上線，會打字就能開發應用，微軟CEO：重新定義IDE

微軟的「GitHub版Devin」－CopilotWorkSpace，終於上線了！ WorkSpace是一種「Copilot原生」的全新開發環境，目的是讓所有開發者都可以用自然語言，把腦海裡的創意轉化成應用程式。也就是說，只要有想法，而且會打字，就可以搞軟體開發了。而WorkSpace這種全自然語言的工作流程，也讓它獲得了網友頒發的「GitHub版Devin」稱號。 GitHubCEO多姆克則表示說，WorkSpace已經超越了Copilot起初的功能，將重新定義開發者的體驗。微軟CEO納德拉也再次提

人工智慧 489 2024-04-30 17:55:24
如何在網路服務中利用人工智慧和機器學習

將人工智慧技術整合到各種產品中已經成為遊戲規則的改變者，特別是在網路服務系統中。人工智慧的定義已擴展到包含程式碼中的啟發式和機率，為更有效率的資料處理和問題解決能力鋪平了道路。機器學習（ML）市場正正在全球蓬勃發展。 2022年，其價值約為192億美元。專家預測，到2030年，這一數字將飆升至2,259.1億美元。本文深入探討了人工智慧和機器學習（ML）對網路服務的深遠影響，揭示了它們如何徹底改變我們處理大量資料的方式。在過去的幾年中，機器學習技術在各個領域取得了巨大的突破，尤其是在資料處理

人工智慧 730 2024-04-30 17:50:01
量子人工智慧潛力有多大

在人工智慧（AI）不斷變化的沙塵中，一隻鳳凰從灰燼中重生，開啟了計算智能的新時代，也就是量子物理學和計算魔法的融合。請讀者註意，量子人工智慧的誕生，這段劃時代的融合將重新定義我們所知的技術進步軌跡。理解量子人工智慧：量子力學與人工智慧的結合從本質上講，量子人工智慧就像量子物理的空靈領域和人工智慧的計算交響之間的舞蹈，類似於神秘和演算法之間的探索。與在二進制道路上步履蹣跚的傳統電腦不同，量子人工智慧能在量子舞台上優雅地旋轉，揮舞著量子位元或量子位元的神秘魅力。這些神秘的有機體，讓人想起諫謔定諤的貓

人工智慧 403 2024-04-30 17:49:13