人工智能的过去和未来：从刚得诺奖的杰弗里·辛顿到AI Agent
人工智能的过去和未来：从刚得诺奖的杰弗里·辛顿到AI AgentAI数字员工来了 10月8日，诺贝尔物理学奖一经公布，瞬间惊爆了世界。甚至获奖人之一的杰弗里·E.辛顿（Geoffrey E. Hinton）本人，都大吃一惊。
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5170 点击 2024-10-11 14:21
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AI数字员工来了 10月8日，诺贝尔物理学奖一经公布，瞬间惊爆了世界。甚至获奖人之一的杰弗里·E.辛顿（Geoffrey E. Hinton）本人，都大吃一惊。
据TechCrunch报道，Unify，一家 OpenAI Converge 加速器的毕业公司，获得 1200 万美元用于“温暖外呼”信息。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提高大型语言模型（LLM）在回答复杂查询时的表现。它通过检索相关的上下文信息来增强生成答案的质量和准确性。解读RAG测评：关键指标与应用分析
不是真·物理学家
在视频制作的传统模式下，企业面临着漫长而昂贵的过程：从编写剧本、挑选演员、选择合适的拍摄地点，到实际拍摄、后期制作、多语言本地化，以及可能的重拍，这一系列步骤不仅耗时数周至数月，而且成本高昂。对于大型制作来说，费用更是天文数字。这些挑战使得企业在扩大视频内容规模化生产时步履维艰。
「多智能体系统」是人工智能领域最热门的流行词之一，也是开源框架 MetaGPT 、 Autogen 等研究的焦点。 但是，多智能体系统就一定是完美的吗 近日，来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。
今年的诺贝尔物理学奖颁给了两位享誉盛名的 AI 研究者 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，这确实让很多人感到意外。
近日，MIT团队推出了自动搞科研的AI系统——SciAgents。在仿生材料的研究中，模型揭示了以前被认为无关的一些跨学科联系，实现了超越传统人类研究方法的规模、精度和探索能力。
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton，另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer，从注意力模块入手，实现了Transformer的核心能力提升。