機器人是出色的人類模仿者，但大多離不開人類的幫助，比如一些預(yù)設(shè)的編程。 尤其是家用機器人，在面對復(fù)雜的家務(wù)勞動時，如果“大腦”中沒有足夠多的常識，就很...

新智元報道編輯：Mindy 【新智元導(dǎo)讀】圖是組織信息的一種有用方式，但LLMs主要是在常規(guī)文本上訓(xùn)練的。谷歌團隊找到一種將圖轉(zhuǎn)換為LLMs可以理解的格式的方法...

機器之心專欄 機器之心編輯部RLHF 通過學(xué)習(xí)人類偏好，能夠在難以手工設(shè)計獎勵函數(shù)的復(fù)雜決策任務(wù)中學(xué)習(xí)到正確的獎勵引導(dǎo)，得到了很高的關(guān)注，在不同環(huán)境中選...

機器之心報道 機器之心編輯部Stable Diffusion 3 還沒全面開放，這家公司的代碼生成模型先來了。本周一，Stability AI 開源了小體量預(yù)訓(xùn)練模型 Stable Code I...

出品：CSDN（ID：CSDNnews） 作者：Harry Tormey 譯者：彎月 責(zé)編：夏萌 軟件工程師的工作不僅僅是寫代碼。AI 面臨著一系列的挑戰(zhàn)，比如深入洞察人類以及開...

發(fā)散性思維（divergent thinking）被認(rèn)為是創(chuàng)造性思維的核心指標(biāo)，是人類創(chuàng)造性的體現(xiàn)。如果 ChatGPT-4 等大模型具有超過人的發(fā)散性思維，那是不是意味著，這...

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Tscom 引言：AI的全面智能之路人工智能的發(fā)展已從簡單算法進化到復(fù)雜的大型基礎(chǔ)模型，尤其在理解開放世界環(huán)境中的感官信息方面取得...

機器之心報道 編輯：趙陽自香農(nóng)在《通信的數(shù)學(xué)原理》一書中提出「下一個 token 預(yù)測任務(wù)」之后，這一概念逐漸成為現(xiàn)代語言模型的核心部分。最近，圍繞下一個 ...

機器之心專欄 機器之心編輯部PreFLMR模型是一個通用的預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)知識檢索器，可用于搭建多模態(tài)RAG應(yīng)用。模型基于發(fā)表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late...

機器之心專欄 機器之心編輯部何愷明的目標(biāo)是：探索面向復(fù)雜世界的智能。Sora 是首個引起社會廣泛關(guān)注的大規(guī)模通用視頻生成模型。自 OpenAI 在 2024 年 2 月推...

克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI智能NPC，已經(jīng)承擔(dān)起推動游戲主線的任務(wù)了！ 育碧的一個DEMO中，兩名個性鮮明的智能NPC帶著玩家，在游戲世界中暢游...

機器之心專欄 機器之心編輯部近年來，LLM 已經(jīng)一統(tǒng)所有文本任務(wù)，展現(xiàn)了基礎(chǔ)模型的強大潛力。一些視覺基礎(chǔ)模型如 CLIP 在多模態(tài)理解任務(wù)上同樣展現(xiàn)出了強大的...

想擁有一個準(zhǔn)確理解購物意圖，還能陪你實時交流的購物助手嗎？亞馬遜KDD Cup 2024大模型在線購物競賽3月18日正式啟動！獎金豐厚，誠邀各位AI人才踴躍參與！ ...

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果引言：人類反饋中的層次化獎勵在強化學(xué)習(xí)中的新探索在人工智能領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）一直是實現(xiàn)智能體...

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果2011年,知名學(xué)者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出了“數(shù)據(jù)集偏差之戰(zhàn)”，他們發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型很容易“過擬合”到特定的數(shù)據(jù)集...