-
链世界：一种简单而有效的人类行为Agent模型强化学习框架
强化学习是一种机器学习的方法，它通过让智能体（Agent）与环境交互，从而学习如何选择最优的行动来最大化累积的奖励。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人、自动驾驶等。强化学习也可以用于干预人类的行为，帮助人类实现他们的长期目标，例如戒烟、减...
-
GenAI成功道路上的十个“坑”
想要实现生成式人工智能（GenAI）?是个好消息!大多数IT决策者都看到了这种变革性技术的潜力，您可以将自己视为其中之一。虽然GenAI有可能为业务增加显著的效率，但它也带来了一系列必须克服的挑战。 以下是实施GenAI的十大挑战，按重要性降序排列。...
-
让知识图谱成为大模型的伴侣
大型语言模型(LLM 能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限...
-
如何使人工智能真实化-从数据到智慧
如何使人工智能真实化？那要如何使人工智能真实化，从数据到智慧呢？让我们往下探究。 如何使人工智能真实化 使人工智能真实化需要考虑多个方面，包括数据、模型、算法、用户体验和道德等。以下是一些建议，帮助实现人工智能的真实化： 多样性和质量的数据：使用多...
-
「think step by step」还不够，让模型「think more steps」更有用
如今，大型语言模型（LLM）及其高级提示策略的出现，标志着对语言模型的研究取得了重大进展，尤其是在经典的 NLP 任务中。这其中一个关键的创新是思维链（CoT）提示技术，该技术因其在多步骤问题解决中的能力而闻名。这项技术遵循了人类的顺序推理，在各种挑战中...
-
马作的卢飞快！上海AI Lab发布首个模仿人类学习范式的自动驾驶决策框架DiLu
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 DiLu（的卢）是首个基于AI Agent范式的知识驱动自动驾驶框架，其结合了常识知识和大语言模型，通过记忆模块以实现闭环自动驾驶决策制定并拥有持续进化的能力。通过不断对环境的交互积累经验，自我反思纠...
-
技术趋势：2024年的热点是什么?
人们总喜欢在每年年底展望未来，即使所做的事并不全是正确的。去年，我们没有看到生成式人工智能的到来，尽管已经预测到今年将是自动化、机器人和RPA(机器人过程自动化 的重要一年。 我们还预测，平衡数字和人类将是关键。而正确的混合/办公室工作模式将是一个重要...
-
GenAI时代的12个新工作
不是取代人类，GenAI将创造对熟练工人的新需求——具有管理能力并充分利用GenAI的专业人员。这些工作可能是什么样子的?以下是与GenAI相关的新兴角色列表。 AI提示工程师 提示工程师是让像ChatGPT这样的GenAI应用程序提供特定输出的专家。...
-
万字总结 | 2023大模型与自动驾驶论文走马观花
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 2023年已经匆匆过去大半，不知各位自动驾驶小伙伴今年的工作生活情况是否顺利呢？高阶ADAS方案量产了吗？新的文章和实验进展又是否顺利呢？今天给大家总结了2023年前后的一些自动驾驶结合大模型的开创性...
-
GPT与文心一言大模型的比较与展望
目录 前言 1 GPT和文心一言简介 2 GPT和文心一言的技术原理和基础架构 3 GPT和文心一言的模型规模和参数数量 4 GPT和文心一言的语言理解表现 5 展望GPT和文心一言未来的发展 5.1 技术改进 5.2 应用扩展 结语...
-
谷歌 DeepMind 推出 AlphaGeometry：奥林匹克级几何AI系统
谷歌旗下的DeepMind研究团队最近推出了名为AlphaGeometry的人工智能系统，该系统在解决几何奥林匹克问题方面表现出色，几乎可与人类金牌得主相媲美。这一成就代表着在大学预科数学困难领域中复杂自动推理能力的显著进步。 几何奥林匹克问题一直以来都被...
-
“AI学会欺骗，人类完蛋了”？看完Anthropic的论文，我发现根本不是这回事啊
AGI若到来，人类是否会受到威胁，是一个大众热衷讨论同时研究者们也很关注的问题，从各个角度对此的研究几乎都会引发人们的讨论。最新的一个重磅研究来自今天最重要的大模型公司之一Anthropic。 1月9号他们发布了一篇论文，提出关于“Sleeper Agen...
-
AI对比：ChatGPT与文心一言的异同与未来
文章目录 ?前言 一、ChatGPT和文心一言概述 1.1 ChatGPT 1.2 文心一言 二、ChatGPT和文心一言比较 2.1 训练数据与知识储备 2.2 语义理解与生成能力 2.2 应用场景与商业化探索 三、未来展望 3.1...
-
【他山之石】360 多兴趣召回 Mind 实战优化
一、业务背景 随着短视频和信息流等场景的兴起，用户在这些场景中产生了大量的行为序列，包括曝光、播放、点击、点赞和关注等。这些序列本身就具备很高的价值。因此涌现出了许多序列模型，如 YouTube DNN [1]、GRU4REC [2]、MIND [3]等...
-
【创作活动】ChatGPT 和文心一言哪个更好用？
文章目录 文心一言 优点 缺点 ChatGPT 优点 缺点 Java编码能力比较 对人工智能的看法 ChatGPT是由OpenAI开发的交互式AI大模型， 文心一言是由百度研发的知识增强大语言模型，本文从Java开发...
-
ChatGPT和文心一言哪个更好用？
ChatGPT和文心一言都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择。以下是两者的比较： 算力：ChatGPT由OpenAI开发，具有强大的文本生成能力和语言理解能力，其训练数据集规模和模型规模都非常大，...
-
【扩散模型】1、扩散模型 | 到底什么是扩散模型?
文章目录 一、什么是扩散模型 1.1 现有生成模型简介 1.2 扩散模型的理论来源 1.3 扩散模型的使用场景 1.4 扩散模型的基本结构 1.5 马尔可夫过程 二、扩散模型相关定义 2.1 符号和定义 2.2 问题规范化 三、可以提升...
-
AI如何走向负责？英国标准协会给出了答案
人工智能(AI 是当今世界最具革命性和影响力的技术之一，它已经渗透到了各个领域和行业，为人类的生活和工作带来了巨大的便利和价值。但是AI的发展和应用也伴随着各种挑战和风险，如何确保AI的安全、可信和可持续，如何平衡AI的创新和伦理，如何保护AI的利益相关...
-
基于大语言模型赋能智体的建模和仿真：综述和展望
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 23年12月论文“Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspecti...
-
深入探索AIGC技术：原理、应用与未来发展
深入探索AIGC技术：原理、应用与未来发展 摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（人工智能生成内容）已成为当今科技领域的前沿话题。本文将深入探讨AIGC的原理、技术应用以及未来发展趋势，并分析其对计算机科学和整个社会的影响。 一、AIGC的基本原...
-
大模型“藏毒”：“后门”触发，猝不及防！
撰稿 | 言征 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 跟大模型会产生幻觉相比，更可怕的事情来了，最新的一项研究证明：在用户不知情的情况下，最初觉得很得力的大模型助手，将化身“间谍”，产生破坏性代码。 具体来讲，一组研究人员对LL...
-
ChatGPT vs 文心一言: 两大AI助手的较量
文章目录 每日一句正能量 前言 ChatGPT ChatGPT的优点 ChatGPT的劣势 文心一言 文心一言的优势 文心一言的劣势 后记 每日一句正能量 无所不能的人实在一无所能，无所不专的专家实在是一无所专。...
-
人工智能的未来：揭开技术进步的下一个前沿
人工智能(AI 正在彻底改变行业、塑造人类互动并重新定义技术创新的边界。从自动驾驶汽车到医疗诊断，人工智能的影响无处不在，几乎渗透到现代生活的方方面面。当我们站在一个新时代的悬崖上时，我们必须探索未来的未知领域，揭开人工智能未来的神秘面纱。 人工智能不...
-
能找神经网络Bug的可视化工具，Nature子刊收录
研究人员发现，在神经网络推理的某些数据图中存在尖峰，这些尖峰往往出现在神经网络判断模糊与产生错误的地方。观察这些尖峰，研究人员可以更容易发现人工智能系统中的故障点。 从分析癌症突变的原因到决定谁应该获得贷款，在解决这些问题的过程中，仿照人脑的神经网络比人...
-
五种资源类别，如何提高大语言模型的资源效率，超详细综述来了
近年来，大型语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型，具有庞大的参数量（例如 1750 亿个参数），在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进，这些模型在从智能聊天机器...
-
人工智能软件测试2024年主要趋势
人工智能软件测试领域在未来可能面临多个发展趋势，其中一些趋势可能会对测试方法、工具和流程产生深远的影响。以下是塑造人工智能软件测试未来的主要趋势： 自动化和自动学习测试：随着人工智能的发展，测试自动化将变得更加智能和自适应。自动学习测试工具能够根据应用...
-
2024年大数据行业预测（四）
生成式人工智能将很快从膨胀预期的顶峰走向幻灭的低谷。委婉点，即现在有很多关于生成式人工智能的炒作。然而，所有这些炒作意味着，对于某些组织来讲，采用这项技术更多的是为了“跟上潮流”，而不是因为其是组织试图解决的特定问题的最佳解决方案。因此，我们很可能会看...
-
回顾精彩瞬间！IEEE Spectrum盘点2023年度热门AI故事
又是冬日，又到结尾， 气温回升了一点，苍茫天地间仍有一些尚未消融的洁白。 「雪霁银装素，桔高映琼枝」。 不知大家这一年过得怎么样呢？ 2023很可能成为人工智能历史上最狂野、最戏剧性的年份之一。 Spectrum总结了本年度关于AI的最受欢迎的文章，...
-
AI测出你几岁死亡？Transformer「算命」登Nature子刊，成功预测意外死亡
【新智元导读】AI算命将可以预测人类的意外死亡?丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型，成功预测了意外死亡和性格特点。 AI真的可以用来科学地算命了!? 丹麦技术大学 （DTU） 的研究人员声称他们已经设计出一种人工...
-
人工智能利用深度学习技术增强高级驾驶辅助系统(ADAS)
译者 | 李睿 审校 | 重楼 人工智能和机器学习利用深度学习技术的优势，使高级驾驶辅助系统(ADAS 发生了重大变革。ADAS在很大程度上依赖深度学习来分析和解释从各种传感器获得的大量数据。摄像头、激光雷达(光探测和测距 、雷达和超声波传感器都是传感器...
-
生成式人工智能泡沫将于2024年破灭
由于法律挑战、技术限制以及概念框架根本性转变的需要，生成式人工智能泡沫将在2024年破灭。 像ChatGPT这样的项目因其改变人类生活各个方面的潜力而闻名，但由于预期的破坏似乎难以捉摸，因此面临着审查。 随着技术行业寻求克服众多挑战，有必要进行重新调整...
-
Hyena成下一代Transformer？StripedHyena-7B开源：最高128k输入，训练速度提升50%
最近几年发布的AI模型，如语言、视觉、音频、生物等各种领域的大模型都离不开Transformer架构，但其核心模块「注意力机制」的计算复杂度与「输入序列长度」呈二次方增长趋势，这一特性严重限制了Transformer在长序列下的应用，例如无法一次性处理一...
-
盘古智能体（Pangu-Agent）的五个创新点
随着大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的发展和应用，人工智能领域出现了一种新的研究方向，即基于LLM的自主智能体（LLM-based Autonomous Agent）。这种智能体利用LLM的强大的表示能力和生成能力，可以...
-
中科院和汪军团队发布 大模型玩星际争霸秀到起飞
面对星际争霸II这一巨大挑战，团队开发了TextStarCraftII——一个全新的交互环境。TextStarCraftII基于python-sc2框架，将游戏中的状态信息和动作空间映射到文本空间。宏观战略动作被转化为LLMAgent能够理解并执行的具体语...
-
让AIGC成为你的智能外脑，助力你的工作和生活
人工智能成为智能外脑 在当前的科技浪潮中，人工智能技术正在以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，AIGC技术以其强大的潜力和广泛的应用前景，正在引领着这场革命。 AIGC技术是一种基于人工智能的生成式技术，它可以通过学习和模仿，生成新的...
-
2024 年数据管理在人工智能中的四大趋势
在 2023 年即将结束之际，我们会发现随着 ChatGPT 的引入，世界发生了不可逆转的变化。人工智能的主流化继续以强劲势头推进，我们如何应对这些不断变化的时代需要信念的飞跃。人工智能可能同时具有潜在的变革性和不准确性！但我们的未来不仅仅是人工智能，因...
-
李飞飞DeepMind全新「代码链」碾压CoT！大模型用Python代码推理，性能暴涨12%
思维链（CoT），最具开拓性和影响力的提示工程技术之一，能增强LLM在推理决策中的表现。 那么，如果大模型可以在代码中「思考」，会如何呢？ 最近，谷歌DeepMind、斯坦福、UC伯克利团队联手提出了全新技术——「代码链」（CoC）。 论文地址：htt...
-
复合人工智能：企业使用AI成功的关键
近日， Dynatrace 发布一份全球报告显示，随着对 AI 的投资不断增加，“复合 AI”将成为企业成功运用 AI 的关键因素。Dynatrace 指出，尽管 83% 的技术领导者认为 AI 是必不可少的，但 95% 的人认为，如果有其他类型的 AI...
-
OpenAI 的超级对齐团队在做什么
今年11月17日，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman 在首席科学家伊利亚·苏茨克韦尔 (Ilya Sutskever 的政变下被罢免，但三天后复职。不到一个月，OpenAI 宣布一切恢复正常，而这一切导火索是团队内部的有...
-
AIGC系列之：CLIP和OpenCLIP
目录 模型背景 CLIP模型介绍 相关资料 原理和方法 Image Encoder Text Encoder 对比学习 预训练 Zero Shot预测 优势和劣势 总结 OpenClip模型介绍 相关资料 原理 结果 用法...
-
AIGC的发展与挑战：距离完全取代人类劳动还有多远？
随着科技的飞速发展，人工智能生成内容（AIGC）逐渐成为我们生活中的一部分。然而，尽管AIGC的发展潜力巨大，但它是否能完全取代人的劳动，以及将面临哪些挑战，仍是人们热议的话题。 一、AIGC的发展现状 目前，AIGC的发展已经取得了显著的成果。...
-
AI首次攻克难倒陶哲轩数学难题，DeepMind里程碑算法登Nature！LLM搜代码自我进化
上限集问题，是困扰数学家们多年的开放性问题。 著名数学家陶哲轩，就曾将上限集问题描述为自己最喜欢的开放性问题。 陶哲轩博客 而大语言模型，竟然在这个问题上做出了新发现。 今天，Google DeepMind、威斯康星大学麦迪逊分校和里昂大学的研究人员联...
-
用GPT-2监督GPT-4，防止AI毁灭人类? OpenAI Ilya超级对齐团队首篇论文出炉
就在刚刚，OpenAI首席科学家Ilya领衔的超级对齐团队，发布了成立以来的首篇论文！ 团队声称，已经发现了对超人类模型进行实证对齐的新研究方向。 未来超级AI系统对齐的一个核心挑战——人类需要监督比自己更聪明人工智能系统。 OpenAI的最新研究做了...
-
OpenAI首席科学家有个计划，寻找方法控制超级人工智能
12月15日消息，早在OpenAI成立之初，便承诺构建有益于全人类的人工智能，即使这些人工智能有可能比其创造者更聪明。自ChatGPT首次亮相以来，OpenAI的商业野心逐渐凸显。最近，该公司宣布成立了一个致力于研究未来超级人工智能的新研究团队，并已经...
-
DeepMind论文登上Nature：困扰数学家几十年的难题，大模型发现全新解
作为今年 AI 圈的顶流，大型语言模型（LLM）擅长的是组合概念，并且可以通过阅读、理解、写作和编码来帮助人们解决问题。但它们能发现全新的知识吗？ 由于 LLM 已被证明存在「幻觉」问题，即生成与事实不符的信息，因此利用 LLM 来做可验证的正确发现是一...
-
人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导
在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。 关注TechLead，分享A...
-
What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention
What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention (Paper reading Raphael Tang, Comcast Applied AI, ACL2023 b...
-
微软小模型击败大模型：27亿参数，手机就能跑
上个月，微软 CEO 纳德拉在 Ignite 大会上宣布自研小尺寸模型 Phi-2 将完全开源，在常识推理、语言理解和逻辑推理方面的性能显著改进。 今天，微软公布了 Phi-2 模型的更多细节以及全新的提示技术 promptbase。这个仅 27 亿参...
-
微软首次推出27亿参数的Phi-2模型，性能超过许多大型语言模型
微软发布了一款名为Phi-2的人工智能模型，该模型表现出了不凡的能力，其性能可媲美甚至超越规模是其25倍的、更大、更成熟的模型。 微软在近日的一篇博文中宣布，Phi-2是一个拥有27亿参数的语言模型，与其他基础模型相比，它在复杂的基准测试中表现出了 "先...
-
LLM之Prompt（二）：清华提出Prompt 对齐优化技术BPO
论文题目：《Black-Box Prompt Optimization: Aligning Large Language Models without Model Training》 论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.041...