第 70 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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18个月，OpenAI这支团队搞出了GPT-4o

奥特曼：如果没有他（PrafullaDhariwal）的远见、才华、信念和决心，就不会有GPT-4o。“GPT-4o的诞生离不开@prafdhar的远见、才华、信念和长期以来的坚定决心。正是这些努力（以及许多其他人的工作）促成了我希望会成为计算机使用方式革命的成果。”在OpenAI发布新一代旗舰生成模型GPT-4o后的两天，OpenAICEO奥特曼对参与该项目的其中一位负责人评价道。在经过与OpenAI的多个团队合作的18个月里，联合创始人GregBrockman表示：“GPT-4o是整个团队努

人工智能 507 2024-06-13 10:33:27
科学家利用GenAI发现物理学新见解

帮助下，麻省理工和瑞士巴塞尔大学的研究人员开发了一种新的机器学习（ML）框架，可以帮助发现关于材料科学的新见解。这项研究的结果发表在《物理评论快报》上。这项研究采用了基于神经网络的方法，通过分析大量的材料数据，快速预测和优化材料的性质和特性。这种GenAI框架具有高度自动化和高效性的特点，可以帮助加速材料研究的进展。研究人员表示，他们的框架可以应用于各种当水从液体转变为固体时，它经历了重要的转变性质，如体积和密度。水的相变很常见，我们甚至没有认真考虑过它们，但这是一个复杂的物理系统。在相变过程中

人工智能 380 2024-06-13 10:32:22
世界模型也扩散！训练出的智能体竟然不错

世界模型提供了一种以安全且样本高效的方式训练强化学习智能体的方法。近期，世界模型主要对离散潜在变量序列进行操作来模拟环境动态。然而，这种压缩为紧凑离散表征的方法可能会忽略对强化学习很重要的视觉细节。另一方面，扩散模型已成为图像生成的主要方法，对离散潜在模型提出了挑战。这种范式转变的推动，来自日内瓦大学、爱丁堡大学、微软研究院的研究者联合提出一种在扩散世界模型中训练的强化学习智能体——DIAMOND（DIffusionAsaModelOfeNvironmentDreams）。论文地址：https:

人工智能 351 2024-06-13 10:12:24
2024智源大会议程公开丨人工智能人才发展交流会

2024年6月14日-15日，第6届北京智源大会将以线下与线上结合的形式召开，线下会场设在中关村国家自主创新示范区会议中心。2024智源大会再次以全球视野，汇聚年度杰出工作研究者，交流新思想，探讨新思路，引领新前沿。目前已正式开放报名渠道。人工智能人才发展交流会丨6月14日下午2024年北京智源大会将举办人工智能人才发展交流闭门会，诚邀您共同探讨人工智能人才发展的关键议题。讨论坛将围绕智能领域、自然语言领域、机器视觉领域、多模态领域、强化学习领域、AIforScience等方向进行讨论，为您提供

人工智能 1213 2024-06-13 10:00:59
港大字节提出多模态大模型新范式，模拟人类先感知后认知，精确定位图中物体

当前，多模态大模型（MLLM）在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力。然而大部分多模态大模型局限于单向的图像理解，难以将理解的内容映射回图像上。比如，模型能轻易说出图中有哪些物体，但无法将物体在图中准确标识出来。定位能力的缺失直接限制了多模态大模型在图像编辑，自动驾驶，机器人控制等下游领域的应用。针对这一问题，港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式Groma——通过区域性图像编码来提升多模态大模型的感知定位能力。在融入定位后，Groma可以将文本内容和图片区域直接关联起来，从而显

人工智能 734 2024-06-12 22:18:00
清华大学与智谱AI重磅开源 GLM-4：掀起自然语言处理新革命

自2023年3月14日开始，ChatGLM-6B以来，GLM系列模型受到了广泛的关注和认可。特别是在ChatGLM3-6B开源之后，开发者对智谱AI推出的第四代模型充满了期待。而这一期待，随着GLM-4-9B的发布，终于得到了充分的满足。GLM-4-9B的诞生为了赋予小模型（10B及以下）更加强大的能力，GLM技术团队经过近半年的探索，推出了这一全新的第四代GLM系列开源模型：GLM-4-9B。这一模型在保证精度的同时，大幅度压缩了模型大小，具有更快的推理速度和更高的效率。GLM技术团队的探索没

人工智能 847 2024-06-12 20:38:02
7B？13B？175B？解读大模型的参数

大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有175亿个参数，而Grok-1更是不得了，有314亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量只有70亿到700亿之间。这里说的70B可能不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务时可能会表现得更好。然而，很多时候这些参数，尤其是在大规模的模型中，会带来一些问题。这些“脑细胞”在

人工智能 765 2024-06-12 20:04:15
YoloCS：有效降低特征图空间复杂度

论文地址：YOLOCS:ObjectDetectionbasedonDenseChannelCompressionforFeatureSpatialSolidification(arxiv.org)01总述在今天分享中，研究者检查了在特征纯化和梯度反向传播过程中信道特征和卷积核之间的关联，重点是网络内的前向和反向传播。因此，研究者提出了一种称为密集通道压缩的特征空间固化方法。根据该方法的核心概念，引入了两个用于骨干网络和头部网络的创新模块：用于特征空间固化的密集通道压缩（DCFS）和非对称多级压

人工智能 380 2024-06-12 17:49:26
Meta首发「变色龙」挑战GPT-4o，34B参数引领多模态革命！10万亿token训练刷新SOTA

GPT-4o的横空出世，再次创立了一个多模态模型发展的新范式！为什么这么说？OpenAI将其称为「首个『原生』多模态」模型，意味着GPT-4o与以往所有的模型，都不尽相同。传统的多模态基础模型，通常为每种模态采用特定的「编码器」或「解码器」，将不同的模态分离开。然而，这种方法限制了模型，有效融合跨模态信息的能力。GPT-4o是一种“首个端到端”训练的模型，能够跨越文本、视觉和音频的模式，所有的输入和输出，都由单个神经网络处理。而现在，业界首个敢于挑战GPT-4o的模型现身了！最近，来自Meta团

人工智能 856 2024-06-12 13:18:58
3倍生成速度还降内存成本，超越Medusa2的高效解码框架终于来了

高效解码n-token序列，CLLMs+Jacobi解码框架。传统上，大型语言模型（LLMs）被认为是顺序解码器，逐个解码每个token。来自上海交通大学、加利福尼亚大学的研究团队展示了预训练的LLMs可以轻松地被教导成为高效的并行解码器，并介绍了一种新的并行解码器族，称为一致性大语言模型（CLLMs），能够通过在每个推断步骤中高效地解码一个n-token序列来降低推断延迟。在此篇论文中，研究表明：“模仿人类在头脑中形成完整句子后逐字表达的认知过程，可以通过简单地微调预训练的LLMs来有效地学习

人工智能 937 2024-06-12 11:55:28
Ilya离职后第一个动作：点赞了这篇论文，网友抢着传看

自IlyaSutskever官宣离职OpenAI后，他的下一步动作成了大家关注焦点。甚至有人密切关注着他的一举一动。这不，Ilya前脚刚刚点赞❤️了一篇新论文————网友们后脚就抢着都看上了：论文来自MIT，作者提出了一个假说，用一句话总结是这样婶儿的：神经网络在不同的数据和模态上以不同目标进行训练，正趋向于在其表示空间中形成一个共享的现实世界统计模型。他们将这种推测起名为柏拉图表示假说，参考了柏拉图的洞穴寓言以及其关于理想现实本质的观念。Ilya甄选还是有保障的，有网友看过后将其称为是今年看到

人工智能 634 2024-06-12 11:22:14
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库则处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更专注于处理高维向量表示的非结构化数据。在RAG应用中，结合结构化化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。构

人工智能 1130 2024-06-12 10:32:28
内置10000+Github 热门代码库，百度正式发布Comate代码知识增强2.0

2019年5月18日，iTechClub华北区第七届互联网技术精英高峰论坛举行，百度工程效能部总监带来了“迈向人机协同的AI原生研发新范式”主题演讲。他重磅发布了百度智能代码助手Comate最新成果——Comate代码知识增强2.0，这是国内首个支持实时检索的智能代码助手，内置超过10000个Github热门代码库，这为全球开发者带来了前所未有的编程体验。作为本次大会的亮点之一，Comate代码知识增强2.0受到与会者极大关注。智能代码助手Comate是基于百度文心大模型打造的一款代码智能补全和

人工智能 1005 2024-06-11 22:45:15
每瓦性能提升2.6倍、机架密度升3倍，Intel 3开山之作不简单

在过去的十年里，越来越多的企业将业务迁移至云端，云计算成为推动数据中心建设的主要驱动力。随着人工智能的不断发展，尤其是大语言模型等AI技术的爆发和广泛应用，市场对算力的需求也在不断增加，进一步推动了数据中心的持续变革。如今，数据中心不仅要满足包括AI、Web和微服务等多样化工作负载对算力的需求，还需要应对架构设计、供电、机架密度、制冷散热、降低TCO以及可持续发展等多种挑战。为了满足现代数据中心不断增长的算力需求和多样化的工作负载，英特尔于今天在英特尔GTC科技体验中心举办发布会，发布了全新英特

人工智能 870 2024-06-11 21:22:01
VSCode 前端开发新纪元：12款 AI 代码助手大推荐

在前端开发的世界里，VSCode以其强大的功能和丰富的插件生态，成为了无数开发者的首选工具。而近年来，随着人工智能技术的飞速发展，VSCode上的AI代码助手也如雨后春笋般涌现，极大地提升了开发者的编码效率。VSCode上的AI代码助手，如雨后春笋般涌现，极大地提升了开发者的编码效率。它利用人工智能技术，能够智能地分析代码，提供精准的代码补全、自动纠错、语法检查等功能，极大地减少了开发者在编码过程中的错误和繁琐的手工工作。有今天，就为大家推荐12款VSCode前端开发AI代码助手，助你在编程之路

人工智能 625 2024-06-11 19:47:09