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全球AI顶会NeurlPS开始收高中生论文了

全球AI顶会NeurlPS开始收高中生论文了

全球AI顶会NeurlPS开始收高中生论文了

培养 AI 人才,要从娃娃抓起,这句话似乎越来越不像开玩笑了。 本周五,顶级学术会议 NeurIPS 开设高中生论文 Track 的消息引爆了人工智能社区

来自主题: AI资讯
6771 点击    2024-04-14 14:46
ChatGPT也在评审你的顶会投稿,斯坦福新研究捅了马蜂窝,“这下闭环了”

ChatGPT也在评审你的顶会投稿,斯坦福新研究捅了马蜂窝,“这下闭环了”

ChatGPT也在评审你的顶会投稿,斯坦福新研究捅了马蜂窝,“这下闭环了”

尴了个大尬! 人们还在嘲讽有人用ChatGPT写论文忘了删掉“狐狸尾巴”,另一边审稿人也被曝出用ChatGPT写同行评论了 。而且,还是来自ICLR、NeurIPS等顶会的那种。

来自主题: AI技术研报
6249 点击    2024-04-02 11:39
剑桥团队开源:赋能多模态大模型RAG应用,首个预训练通用多模态后期交互知识检索器

剑桥团队开源:赋能多模态大模型RAG应用,首个预训练通用多模态后期交互知识检索器

剑桥团队开源:赋能多模态大模型RAG应用,首个预训练通用多模态后期交互知识检索器

PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器,可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。

来自主题: AI资讯
10251 点击    2024-03-25 17:01
GPT-4「荣升」AI顶会同行评审专家?斯坦福最新研究:ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成

GPT-4「荣升」AI顶会同行评审专家?斯坦福最新研究:ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成

GPT-4「荣升」AI顶会同行评审专家?斯坦福最新研究:ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成

斯坦福的一篇案例研究表示,提交给AI会议的同行评审文本中,有6.5%到16.9%可能是由LLM大幅修改的,而这些趋势可能在个体级别上难以察觉。

来自主题: AI资讯
4020 点击    2024-03-23 21:09
0.5秒,无需GPU,Stability AI与华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR

0.5秒,无需GPU,Stability AI与华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR

0.5秒,无需GPU,Stability AI与华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR

最近,文生视频模型 Sora 掀起了新一轮生成式 AI 模型浪潮,模型的多模态能力引起广泛关注。

来自主题: AI技术研报
5323 点击    2024-03-05 14:30
几行代码稳定UNet ! 中山大学等提出ScaleLong扩散模型:从质疑Scaling到成为Scaling

几行代码稳定UNet ! 中山大学等提出ScaleLong扩散模型:从质疑Scaling到成为Scaling

几行代码稳定UNet ! 中山大学等提出ScaleLong扩散模型:从质疑Scaling到成为Scaling

本文提出了扩散模型中UNet的long skip connection的scaling操作可以有助于模型稳定训练的分析,目前已被NeurIPS 2023录用。同时,该分析还可以解释扩散模型中常用但未知原理的1/√2 scaling操作能加速训练的现象。

来自主题: AI技术研报
6995 点击    2024-02-29 13:52
NeurIPS 2023精选回顾:大模型最火,清华ToT思维树上榜

NeurIPS 2023精选回顾:大模型最火,清华ToT思维树上榜

NeurIPS 2023精选回顾:大模型最火,清华ToT思维树上榜

美国著名科技播客Latent Space对于刚刚过去的NeurIPS 2023上的精彩论文进行了一个全面的总结,回顾了多篇优秀论文,虽然没有获奖,但同样值得学界关注。

来自主题: AI技术研报
9311 点击    2024-01-26 13:40
性能大涨20%!中科大「状态序列频域预测」方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023 Spotlight

性能大涨20%!中科大「状态序列频域预测」方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023 Spotlight

性能大涨20%!中科大「状态序列频域预测」方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023 Spotlight

SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。

来自主题: AI技术研报
8076 点击    2024-01-16 10:59