第 83 页-探索人工智能技术的未来

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分类：: 人工智能 IT业界

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微软发布Copilot智能体还带来了本机小语言模型

2022年5月22日消息，当地时间周二，微软在Build开发者大会上发布了Copilot新智能体，它就像虚拟员工一样，能自动执行任务。微软认为，这种人工智能将消除枯燥乏味的工作内容，而不是完全取代员工工作。微软的Copilot是基于开源代码模型GPT-3开发的，它使用了大量的代码库和算法，以帮助开发人员更高效地编写代码。Copilot能够分析上下文并生成与之匹配的代码片段，从而大大加快了开发的速度和质量。然而，Copilot的功能仍然有限，并不能完全替代人工智能。它通常除此外，微软还针对Copi

人工智能 483 2024-06-02 14:56:12
为什么人工智能可以给数学带来革命性变化

编辑|白菜叶「提出一个猜想——一个被怀疑为真的命题，但需要明确的证明——对数学家来说就像是神圣灵感的时刻。数学猜想不仅仅是有根据的猜测。制定它们需要天才、直觉和经验的结合。即使是数学家也很难解释自己的发现过程。然而，与直觉相反，我认为这是机器智能最初最具变革性的领域。」英国伦敦数学科学研究所所长ThomasFink说。2017年，伦敦数学科学研究所的研究人员开始将机器学习应用于数学数据，作为一种爱好。在COVID-19大流行期间，他们发现简单的人工智能（AI

人工智能 701 2024-06-02 14:47:39
自动驾驶场景中的长尾问题怎么解决？

昨天面试被问到了是否做过长尾相关的问题，所以就想着简单总结一下。自动驾驶长尾问题是指自动驾驶汽车中的边缘情况，即发生概率较低的可能场景。感知的长尾问题是当前限制单车智能自动驾驶车辆运行设计域的主要原因之一。自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，剩下的5%的长尾问题，逐渐成了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为。自动驾驶中的边缘场景"长尾"是指自动驾驶汽车（AV）中的边缘情况，边缘情况是发生概率较低的可能场景。这些罕见的事件

人工智能 1623 2024-06-02 14:44:00
IBM向开源社区发布Granite AI模型

IBM研究院最近宣布对其Granite编码基础模型开源，目标是实现高级AI工具大众化，进而推动跨行业代码编写、维护与开发方式的全面变革。此举将使开发者能够更加高效地创建、优化和部署AI模型，从而加速人工智能技术的应用。Granite是IBM研究院开发的一种先进的AI编程工具，具备强大的功能。它基于开放标IBM的Granite编码模型是什么水平?Granite源自IBM简化编码流程的勃勃雄心。在意识到软件开发中所固有的复杂性与快速开发需求之后，IBM利用其强大的科研能力构建起一套AI驱动工具，旨在

人工智能 868 2024-06-02 13:46:40
众包新玩法！LLM竞技场诞生基准测试，严格分离学渣学霸

大模型排行榜哪家强？还看LLM竞技场~截至此刻，已有共计90名LLM加入战斗，用户总投票数超过了77万。图片然而，在网友们吃瓜调侃新模型冲榜、老模型丧失尊严的同时，人家竞技场背后的组织LMSYS，已经悄悄完成了成果转化：从实战中诞生的最有说服力的基准测试——Arena-Hard。图片而Arena-Hard所展现出的四项优势，也正是当前的LLM基准测试最需要的：-可分离性（87.4%）明显优于MT-bench（22.6%）；-与ChatbotArena的排名最相近，达到89.1%；-运行速度快，价

人工智能 463 2024-06-02 13:21:08
2500页算法文档泄露！搜索史上最强黑箱曝光，谷歌翻车再升级？

撰稿丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）谷歌有点流年不利。在过去两天里，搜索引擎提供了关于“AI摘要（AIOverviews）”功能经常提供严重错误的搜索结果信息，例如，荒唐地建议用户用胶水来防止披萨上的奶酪滑落。对此，CEO皮查伊也不得不不承认这是大语言模型的幻觉所致，并目前还没有解决方案。最近有谷歌搜索引擎的一份内部文件泄露，可能首次向公众展示了谷歌搜索引擎的运作机制。此文首次发布于本文，谷歌尚未就泄露事件做出官方回应，也没有对文件的真实性提出异议。长期以来，谷歌作为当

人工智能 836 2024-06-02 12:21:35
鹅厂造了个AI翻译公司：专攻网络小说，自动适配语言风格，真人和GPT-4看了都说好

鹅厂搞了个150多人的“翻译公司”，从老板到员工都是AI智能体！主营业务是翻译网络小说，质量极高，参与评价的读者认为比真人翻译得还要好。而且相比于雇佣真人，用它来翻译文学作品，成本降低了近80倍。ATransAgents公司，每个岗位都配备了30个不同的职工，能够根据语言、体裁和目标受众适配不同的翻译风格。相比于传统的翻译，产出的译文更加灵活多样，也更符合目标语言的表达习惯，文学性也更强。所以，TransAgents虽然在以相似度为基础的自动评估中“失败”，却赢得了读者和专业人士的大力肯定。这样

人工智能 530 2024-06-02 12:09:21
AI编码，真需求还是噱头？

嘉宾|徐晓强采访|张晓楠撰稿|李美涵出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）自从生成式AI大火以后，AI好像“杠上了”程序员这个角色。几乎每隔一段时间，关于AI编程工具是否能取代程序员的话题就会被再次讨论。AI编程所激起的热议，令人感到困惑：这是否会掀起一场编程领域的生产力革命？还是，这又是一场过度炒作的噱头？由于AI编程，百度实现了10%的人效提升，今天工程师提交的新增代码中有27%由AI生成。这个答案的先行者是大厂们在探索这个答案。然而，作为百度Comate架构师，也是这款产品的

人工智能 1167 2024-06-02 10:15:47
适应多形态多任务，最强开源机器人学习系统「八爪鱼」诞生

在机器人学习方面，一种常用方法是收集针对特定机器人和任务的数据集，然后用其来训练策略。但是，如果使用这种方法来从头开始学习，每一个任务都需要收集足够数据，并且所得策略的泛化能力通常也不佳。“原理上讲，从其他机器人和任务收集的经验能提供可能的解决方案，能让模型看到多种多样的机器人控制问题，而这些问题也许能提升机器人在下游任务上的泛化能力和性能。但是，即便现在已经出现了能处理多种自然语言和计算机视觉任务的通用模型，构建『通用机器人模型』依然困难重重。”要让机器人训练一个统一的控制策略非常困难，其中包

人工智能 897 2024-06-02 10:04:53
为何说小语言模型是AI界的下一大热门？

译者|布加迪审校|重楼在AI领域，科技巨头们一直在竞相构建越来越庞大的语言模型，如今出现了一个令人惊讶的新趋势：小就是大。随着大语言模型（LLM）方面的进展出现了停滞的迹象，研究人员和开发人员日益开始将注意力转向小语言模型（SLM）。这种紧凑、高效、适应性强的AI模型正在挑战“越大越好”这个观念，有望改变我们对待AI开发的方式。LLM是否开始停滞？Vellum和HuggingFace最近发布的性能比较结果表明，LLM之间的性能差距在迅速缩小。这个趋势在多项选择题、推理和数学问题等特定任务中体现得

人工智能 1213 2024-06-01 22:35:35
数据更多更好还是质量更高更好？这项研究能帮你做出选择

对基础模型进行scaling是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴，但也确实为机器学习社区带来了不少表现突出的模型。之前不少研究都认可扩大神经经济模型规模的做法，所谓量变引起质变，这种观点也被称为神经扩展律（neuralscalinglaws）。然而，随着模型规模的增加，带来的是计算资源的密集消耗。这意味着更大规模的模型需要更多的计算资源，包括处理器和内存。这对于许多实际应用来说是不可行的，尤其是在资源有限的设备上。因此，研究人员开始

人工智能 1237 2024-06-01 22:09:19
替代MLP的KAN，被开源项目扩展到卷积了

本月初，来自MIT等机构的研究者提出了一种非常有潜力的MLP替代方法——KAN。KAN在准确性和可解释性方面表现优于MLP。而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的MLP。比如，作者表示，他们用KAN以更小的网络和更高的自动化程度重现了DeepMind的结果。具体来说，DeepMind的MLP有大约300,000个参数，而KAN只有约200个参数。KAN与MLP一样具有强大的数学基础，MLP基于通用逼近定理，而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。如下图所示，KAN在边上具

人工智能 1215 2024-06-01 22:03:37
用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

一、前言目前领先的目标检测器是基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。研究者还提出了一种有效的离线复制粘贴数据增强来进行目标检测。新提出的方法显着优于一些当前最先进的目标检测器，并有望获得更好的性能。二、背景目标检测网络旨在使用

人工智能 873 2024-06-01 21:46:08
Kimi+扣子(coze) 王炸组合，我想造个GPT-4o

大家好，我是老渡。在国产大模型中，Kimi的表现是很不错的。正好，扣子(coze)平台支持了Kimi大模型。扣子是搭建Agent智能体的平台，今天我们就试试用Kimi+扣子，做一个GPT-4o效果的智能体。首先在扣子首页，点击“创建Bot”，Bot其实就是Agent智能体。图片这里，选择的moonshot系列的模型，便是Kimi大模型图片剩下的重头戏就在“插件”，扣子（coze）提供了非常丰富的插件，可以跟大模型结合完成许多复杂的功能。举几个例子，比如，视觉能力。添加插件，让大模型能生成图片、看

人工智能 1225 2024-06-01 20:23:12
路径规划概述：基于采样、搜索、优化全搞定！

1决策控制与运动规划概述目前决策控制方法可以分为三类：sequentialplanning、behavior-awareplanning、和end-to-endplanning。sequentialplanning：最传统的方法，感知、决策与控制三个部分层次较为清晰；behavior-awareplanning：相比第一种亮点在于引入人机共驾、车路协同以及车辆对外部动态环境的风险预估；end-to-endplanning：DL、DRL技术，借助大量的数据训练，获得从图像等感知信息到方向盘转角等车

人工智能 1278 2024-06-01 20:12:48