
空间智能新进展:教机器人组装宜家家具,首次实现操作步骤与真实视频对齐 | NeurIPS
空间智能新进展:教机器人组装宜家家具,首次实现操作步骤与真实视频对齐 | NeurIPS斯坦福吴佳俊团队,给机器人设计了一套组装宜家家具的视频教程!
斯坦福吴佳俊团队,给机器人设计了一套组装宜家家具的视频教程!
AI剪辑,一条闷声赚大钱的赛道。
近日,DeepMind 团队将水印技术和投机采样(speculative sampling)结合,在为大语言模型加入水印的同时,提升其推理效率,降低推理成本,因此适合用于大规模生产环境。
谁是在线购物领域最强大模型?也有评测基准了。
顶不住了,真的顶不住。 AI顶会NeurIPS公布了今年「高中组」论文的获奖结果。
近年来,AI for Science 发展提速,不仅为科研领域带来创新研究思路,同时也拓宽了 AI 的落地通路,为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中,越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域,探索其中的研究难点与行业挑战。
现在,给AI办张银行卡,它就能帮我们完成最终支付了?!
自我纠错(Self Correction)能力,传统上被视为人类特有的特征,正越来越多地在人工智能领域,尤其是大型语言模型(LLMs)中得到广泛应用,最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization(RLT),被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下,RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景,该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM,在无需训练的情况下,取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果,论文已被 NeurIPS 2024 录用。