第 60 页-探索人工智能技术的未来

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CIO应重点关注的领域，以维持GenAI的势头

GenAI仍然是大多数企业的首要投资重点，而且期望值很高。根据普华永道的最新调查，美国61%的CEO预期AI将改变他们的业务价值生成方式，但要实现这一目标，企业必须将AI的炒作转化为现实。好消息是，他们在这方面越来越擅长。事实上，根据Databricks最近发布的《数据+AI状态报告》的结果，企业将1342%的模型从实验阶段推向了现实世界，而且他们对数据和AI的雄心并没有减弱，实验模型的数量也增长了134%。这些都是令人鼓舞的迹象，但根据我与CIO和其他技术领导者的对话，当前的挑战是如何保持这一

人工智能 971 2024-06-25 18:35:41
太全了！苹果上新视觉模型4M-21，搞定21种模态

当前的多模态和多任务基础模型，如**4M**或**UnifiedIO**，显示出有希望的结果。然而，它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力，受到它们接受训练的模态和任务的数量（通常很少）的限制。,基于此，来自洛桑联邦理工学院（EPFL）和苹果的研究者联合开发了一个**先进的**任意到任意模态单一模型，该模型在数十种**广泛**多样化的模态上进行训练，并对大规模多模态数据集和文本语料库进行协同训练。训练过程中一个关键步骤是对各种模态执行离散**tokenization**，无论它们是类似图像

人工智能 1113 2024-06-25 17:17:19
营销效果大幅提升，AIGC视频创作就该这么用

经过一年多的发展，AIGC已经从文字对话、图片生成逐步向视频生成迈进。回想四个月前，Sora的诞生让视频生成赛道经历了一场洗牌，大力推动了AIGC在视频创作领域的应用范围和深度。在人人都在谈论大模型的时代，我们一方面惊讶于视频生成带来的视觉震撼，另一方面又面临着落地难问题。诚然，大模型从技术研发到应用实践还处于一个磨合期，仍需结合实际业务场景进行调优，但理想与现实的距离正在被逐步缩小。营销作为人工智能技术的重要落地场景，成为了很多企业及从业者想要突破的方向。掌握了恰当方法，营销视频的创作过程就会

人工智能 331 2024-06-25 00:01:11
AI小分子药物发现的「百科全书」，康奈尔、剑桥、EPFL等研究者综述登Nature子刊

作者|康奈尔大学杜沅岂编辑|ScienceAI随着AIforScience受到越来越多的关注，人们更加关心AI如何解决一系列科学问题并且可以被成功借鉴到其他相近的领域。AI与小分子药物发现是其中一个非常有代表性和很早被探索的领域。分子发现是一个非常困难的组合优化问题（由于分子结构的离散性）并且搜索空间非常庞大与崎岖，同时验证搜索到的分子属性又十分困难，通常需要昂贵的实验，至少是至少是模拟计算、量子化学的方法来提供反馈。随着机器学习的高速发展和得益于早期的探索（包括构建了简单可用的优化目标与效果衡

人工智能 494 2024-06-24 21:20:21
奥林匹克竞赛里选最聪明的AI：Claude-3.5-Sonnet vs. GPT-4o？

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com上海交通大学生成式人工智能实验室(GAIRLab)的研究团队，主要研究方向是：大模型训练、对齐与评估。团队主页：https://plms.ai/AI技术日新月异，近来Anthr

人工智能 1065 2024-06-24 17:01:06
从RLHF到DPO再到TDPO，大模型对齐算法已经是「token-level」

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人工智能 611 2024-06-24 15:04:43
为什么都放弃了LangChain？

或许从诞生那天起，LangChain就注定是一个口碑两极分化的产品。看好LangChain的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点，不看好LangChain的人，认为它注定失败——在这个技术变化如此之快的年代，用LangChain来构建一切根本行不通。夸张点的还有：「在我的咨询工作中，我花了70%的精力来说服人们不要使用langchain或llamaindex。这解决了他们90%的问题。」最近，一篇LangChain吐槽文再次成为热议焦点：作者FabianBoth是AI测试工具O

人工智能 1041 2024-06-24 14:20:32
ICML 2024 | 特征污染：神经网络会学习不相关特征而泛化失败

论文标题：FeatureContamination:NeuralNetworksLearnUncorrelatedFeaturesandFailtoGeneralize论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.03345代码链接：https://github.com/trzhang0116/feature-contamination随着以GPT为代表的大模型在近年来取得的巨大成功，深度神经网络+SGD+scaling的机器学习范式再次证明了其在AI领域的主导地位。为什么基于

人工智能 845 2024-06-24 14:17:11
CVPR 24｜ETH Zurich等团队：重新定义小样本3D分割任务，新基准开启广阔提升潜力！

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人工智能 846 2024-06-24 14:05:51
字节豆包全新图像Tokenizer：生成图像最低只需32个token，最高提速410倍

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人工智能 1081 2024-06-24 14:03:31
华为云用盘古大模型重塑服务，ModelArts Studio全面升级

华为开发者大会2024在东莞召开。在大会现场，华为发布了HarmonyOSNext、盘古大模型5.0等方面的最新进展，并介绍了一系列AI先进技术的应用案例。华为云CTO张宇昕表示：“华为云基于盘古大模型的能力，重塑一系列的云服务，打造AINative的云，助力千行万业智能化。”据介绍，华为云将盘古大模型和华为在产品研发、数据治理、安全防护、业务运维等各个领域积累的数据和经验相结合，“跳了自己的降落伞”，应用在了华为云CodeArts、DataArts、MetaStudio和GaussDB、云安全

人工智能 359 2024-06-22 11:55:38
一手测评Claude 3.5：玩梗、看病、耍心眼、做数学题，它真比GPT-4o强吗？

机器之能报道编辑：杨文玩梗、看病、耍心眼、做数学题，「新王」Claude3.5能力真那么玄乎？它来了，它来了，它带着Claude3.5Sonnet走来了！蛰伏三个月，就在昨晚，OpenAI的「劲敌」Anthropic上新了，推出新一代模型——Claude3.5Sonnet！这款大模型有啥独到之处？首先，它更能把握住细微差别、幽默和复杂指令，并且书写语气更自然、亲切。它还是Anthropic最强的视觉模型，擅长解释图表、图形或者从不完美的图像中转录文本等任务。此外，它在推理、阅读理解

人工智能 1086 2024-06-22 07:46:19
涵盖文本、定位和分割任务，智源、港中文联合提出首个多功能3D医学多模态大模型

作者|香港中文大学白帆编辑|ScienceAI近日，香港中文大学和智源联合提出的M3D系列工作，包括M3D-Data,M3D-LaMed和M3D-Bench，从数据集、模型和测评全方面推动3D医学图像分析的发展。（1）M3D-Data是目前最大的3D医学图像数据集，包括M3D-Cap(120K3D图文对),M3D-VQA(510K问答对)，M3D-Seg（150K3DMask），M3D-RefSeg(3K推理分割)共四个子数据集。（2）M3D-LaMed是目前最多功能的3D医学多模态大模型，能够

人工智能 669 2024-06-22 07:16:49
无论真实还是AI视频，「摩斯卡」都能重建恢复4D动态可渲染场景

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人工智能 708 2024-06-22 07:09:52
自动识别最佳分子，降低合成成本，MIT开发分子设计决策算法框架

编辑|紫罗AI在简化药物发现方面的应用正在爆炸式增长。从数十亿种候选分子中筛选出可能具有开发新药所需特性的分子。需要考虑的变量太多了，从材料价格到出错的风险，即使科学家使用AI，权衡合成最佳候选分子的成本也不是一件容易的事。在此，MIT研究人员开发了一个定量决策算法框架SPARROW，来自动识别最佳分子候选物，从而最大限度地降低合成成本，同时最大限度地提高候选物具有所需特性的可能性。该算法还确定了合成这些分子所需的材料和实验步骤。SPARROW考虑了一次合成一批分子的成本，因为多个候选分子通常可

人工智能 1060 2024-06-22 06:43:34