第 93 頁-探索人工智慧技術的未來

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何愷明和謝賽寧團隊成功跟隨解構擴散模型探索，最終創造出備受讚譽的去噪自編碼器

去雜訊擴散模型（DDM）是目前廣泛應用於影像產生的方法。最近，XinleiChen、ZhuangLiu、謝賽寧和何愷明四人團隊對DDM進行了解構研究。透過逐步剝離其組件，他們發現DDM的生成能力逐漸下降，但表徵學習能力仍保持一定水準。這說明DDM中的某些組件對於表徵學習的作用可能並不重要。針對當前電腦視覺等領域的生成模型，去噪被認為是一種核心方法。這類方法通常稱為去噪擴散模型（DDM），透過學習一個去噪自動編碼器（DAE），能夠透過擴散過程有效地消除多個層級的雜訊。這些方法實現了出色的圖

人工智慧 943 2024-01-29 14:15:05
AI全鏈路行銷公司「奧創光年」完成1,500萬美元A+輪融資，美圖、凱輝聯合領投

AI全鏈路行銷公司「奧創光年」（MogicAi）今日宣布，已成功獲得來自美圖公司和凱輝基金的1500萬美元A+輪融資。這次融資得到了彬復資本和萬物創投的跟投，同時凱輝基金也是奧創光年A輪領投基金。萬物創投在奧創光年的天使輪投資後，本輪融資再次追加投資。值得一提的是，在2023年8月首次揭露其A輪千萬級美元融資後，奧創光年僅在半年內再度公佈了新一輪融資。華興資本擔任了本輪融資的獨家財務顧問。奧創光年是一家專注於AINative行銷的公司，他們團隊研發了SaGa影片內容生成模型和MogicConte

人工智慧 1098 2024-01-29 13:24:16
抗干擾框架ADMap：重建線上向量化高精地圖的利器

論文連結：https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf程式碼連結：https://github.com/hht1996ok/ADMap摘要本文介紹了ADMap，這是一種用於重建線上向量化高精地圖的抗干擾框架。在自動駕駛領域，高精地圖的線上重建對於規劃任務至關重要。近年來，已經有多種高性能的高精地圖重建模型被開發出來以滿足這一需求。然而，由於存在預測偏差，實例向量內的點序列可能會出現抖動或鋸齒狀，進而影響後續任務的進行。為此，本文提出了抗干擾地圖重建框架ADMap。 ADM

人工智慧 486 2024-01-29 12:00:06
簡單了解如何用 GenAI 提高編碼效率

Hellofolks，我是Luga，今天我們來聊聊人工智慧(AI)生態領域相關的技術-GenAI。面對快速變化的技術創新和多樣化的業務場景挑戰，傳統編碼方式逐漸顯現出適應不足的問題，無法滿足不斷增長的需求。而新興的通用GenAI（人工智慧技術）則具備巨大潛力來滿足這項需求。 GenAI是一種前沿技術，結合了人工智慧和編碼領域的知識，為開發者提供了獨特的「協作」優勢。利用GenAI，開發人員可以獲得高效的編碼支援和創意靈感，以更快、更聰明地解決複雜的程式設計問題。 GenAI的智慧演算法與人工智慧技術可

人工智慧 1292 2024-01-29 11:33:05
最新推出的適合中文LMM體質的基準CMMMU：包含超過30個細分學科和12K個專家級題目

隨著多模態大模型（LMM）的不斷進步，對於評估LMM性能的需求也在增長。尤其在中文環境下，評估LMM的高階知識和推理能力變得更加重要。在這個背景下，為了評估基本模型在中文各種任務中的專家級多模態理解能力，M-A-P開源社群、港科大、滑鐵盧大學和零一萬物共同推出了CMMMU（ChineseMassiveMulti-disciplineMultimodalUnderstandingandReasoning）基準。該基準旨在提供一個全面的中文大規模多學科多模態理解和推理的評估平台。透過該基準，研究人員

人工智慧 991 2024-01-29 09:24:25
揭開LLM巫師的魔杖，UIUC華人團隊揭示程式碼資料的三大優勢

大模型時代的語言模型（LLM）尺寸和訓練資料都增加了，包括自然語言和程式碼。程式碼是人類和電腦之間的媒介，將高階目標轉換為可執行的中間步驟。它具有語法標準、邏輯一致、抽象化和模組化的特徵。伊利諾大學香檳分校的研究團隊最近發布了一篇綜述報告，總結了將程式碼融入LLM訓練資料的多種益處。論文連結：https://arxiv.org/abs/2401.00812v1具體來說，除了可以提升LLM在代碼生成上的能力外，好處還包括以下三點：1.有助於解鎖LLM的推理能力，使能夠應用於一系列更複雜的自然語言任務上

人工智慧 400 2024-01-29 09:24:16
知識圖譜：大模型的理想搭檔

大型語言模式（LLM）具有產生流暢和連貫文字的能力，為人工智慧的對話、創意寫作等領域帶來了新的前景。然而，LLM也存在一些關鍵限制。首先，它們的知識僅限於從訓練資料中辨識出的模式，缺乏對世界的真正理解。其次，推理能力有限，不能進行邏輯推理或從多個資料來源融合事實。面對更複雜、更開放的問題時，LLM的回答可能變得荒謬或矛盾，被稱為「幻覺」。因此，儘管LLM在某些方面非常有用，但在處理複雜問題和真實世界情境時，仍存在一定的限制。為了彌補這些差距，近年來出現了檢索增強生成（RAG）系統，其核心思想是

人工智慧 578 2024-01-29 09:21:26
蘋果公司採用自回歸語言模型進行影像模型的預訓練

1.背景在GPT等大模型出現後，語言模型這種Transformer+自迴歸建模的方式，也就是預測nexttoken的預訓練任務，取得了非常大的成功。那麼，這種自回歸建模方式能不能在視覺模型上取得比較好的效果呢？今天介紹的這篇文章，就是Apple近期發表的基於Transformer+自回歸預訓練的方式訓練視覺模型的文章，以下跟大家展開介紹一下這篇工作。圖片論文標題：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下載網址：https://ar

人工智慧 859 2024-01-29 09:18:27
開源線上的年輕人首選多模態大模型：輕鬆運行1080Ti

一款名為Vary-toy的「年輕人的第一個多模態大模型」來了！模型大小不到2B，消費級顯示卡可訓練，GTX1080ti8G的老顯示卡輕鬆運行。想將一份文件圖片轉換成Markdown格式？以往需要文字辨識、版面偵測與排序、公式表格處理、文字清洗等多個步驟。現在只需一句話命令：無論中英文，圖片中的大段文字都能分分鐘提取出來：對一張圖做對象檢測，還是能給出具體坐標的那種：這項研究由來自曠視、國科大、華中大的研究人員共同提出。據介紹，Vary-toy雖小，但幾乎涵蓋了目前LVLM（大型視覺語言模型）主流研

人工智慧 851 2024-01-29 09:15:26
多個異構大模型的融合帶來驚人效果

隨著LLaMA、Mistral等大語言模型的成功，許多公司開始創建自己的大語言模型。然而，從頭訓練新的模型成本高昂，且可能存在能力冗餘。近日，中山大學和騰訊AILab的研究人員提出了FuseLLM，用於「融合多個異構大模型」。與傳統的模型整合和權重合併方法不同，FuseLLM提供了一種新的方式來融合多個異質大語言模型的知識。與同時部署多個大語言模型或要求合併模型結果不同，FuseLLM使用輕量級的持續訓練方法，將各個模型的知識和能力轉移到一個融合的大語言模型中。這種方法的獨特之處在於它能夠在推理

人工智慧 945 2024-01-29 09:12:28
Transformer模型在挑戰視訊生成中成功利用20億個數據點學習物理世界

建立會做影片的世界模型，也能透過Transformer來實現了！來自清華和極佳科技的研究人員聯手，推出了全新的影片生成通用世界模型－WorldDreamer。它可以完成多種影片生成任務，包括自然場景和自動駕駛場景，如文生影片、圖生影片、影片編輯、動作序列生影片等。根據團隊介紹，透過預測Token的方式來建立通用場景世界模型，WorldDreamer是業界首個。它把影片生成轉換為一個序列預測任務，可以對物理世界的變化和運動規律進行充分地學習。視覺化實驗已經證明，WorldDreamer已經深刻理解

人工智慧 1023 2024-01-29 09:09:26
OpenAI聯合創始人Karpathy發布文章：以自動駕駛為例解釋AGI！已刪除的原文，請立即收藏

對於「通用人工智慧」，OpenAI科學家Karpathy下場做出了解釋。前幾天，Karpathy在個人blog上發表了一篇文章「將自動駕駛作為AGI的一個案例來研究」。不知是何原因，他刪除了這篇文章，幸而，還有網路備份。眾所周知，Karpathy不僅是OpenAI的創始成員之一，還曾是特斯拉前AI高級總監、自動駕駛Autopilot負責人。他將自動駕駛作為案例，研究AGI，這篇文章的觀點確實值得一看。自動駕駛LLM的爆發引發了眾多關於AGI降臨的時間，甚至它可能會是什麼樣子的討論。有的人對AGI未

人工智慧 460 2024-01-29 09:06:13
網友曝光了OpenAI新模型所使用的嵌入技術

前幾天，OpenAI來了一波重磅更新，一口氣宣布了5個新模型，其中就包含兩個新的文字嵌入模型。嵌入是用數字序列來表示自然語言、程式碼等內容中的概念。它們能夠幫助機器學習模型和其他演算法更好地理解內容之間的關係，並且更容易執行聚類或檢索等任務。通常，使用較大的嵌入模型（如儲存在向量記憶體中以供檢索）會消耗更多的成本、算力、記憶體和儲存資源。然而，OpenAI推出的兩個文本嵌入模型提供了不同的選擇。首先，text-embedding-3-small模型是一個較小但有效率的模型。它可以在資源有限的環境下使用，

人工智慧 605 2024-01-29 09:03:29
Oracle發布雲端AI服務，協助企業實施與優化語言模型

資料庫巨頭Oracle最近發布了OracleCloudInfrastructureGenerativeAI服務，並引進了一系列創新技術，為大型企業提供了最新的生成式AI技術成果的利用機會。 OCIGenerativeAI服務是一項全面管理的、雲端託管的產品，它利用強大的大型語言模型，如MetaPlatform的開源Llama2和Cohere的專有演算法，並與現有系統整合。這樣，企業能夠實現對目前由人類執行的許多手動業務流程的自動化。 OCIGenerativeAI服務透過提供自動化解決方案，幫助企業提高

人工智慧 658 2024-01-26 20:39:18
BYOK（Bring Your Own Key）在生成式人工智慧中具有兩面性

原文作者|EmmanuelAjala自備金鑰（BYOK）－一個保證可自訂和可控的概念在不斷發展的人工智慧（AI）世界中脫穎而出。雖然BYOK經常在雲端運算和安全領域討論，但本文深入將探討其在生成式人工智慧領域的應用。與開發人員使用演算法的傳統人工智慧模型不同，BYOK能夠讓使用者選擇心中首選的人工智慧模型，這提供了前所未有的靈活性和個人化能力。因此，讓我們踏上這段旅程，進入BYOK在生成式人工智慧的核心，在那裡，個人化與責任相遇。生成式人工智慧中的BYOK是什麼？在生成式人工智慧領域，BringYo

人工智慧 1072 2024-01-26 20:18:36