
清华光学AI登Nature!物理神经网络,反向传播不需要了
清华光学AI登Nature!物理神经网络,反向传播不需要了用光训练神经网络,清华成果最新登上了Nature!
用光训练神经网络,清华成果最新登上了Nature!
在刚刚过去的一天,来自清华的光电智能技术交叉创新团队突破智能光计算训练难题,相关论文登上 Nature。
地球是平的吗? 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来,现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是,你有没有想过,如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了,会发生什么? 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现,他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下,非常自信地做出「地球是平的」这一判断。
清华姚班学霸姚顺雨,官宣加入了OpenAI。
为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
音视频大语言模型在处理视频内容时,往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新:音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异,更在视听联合任务中展现了卓越的性能,证明了其全面性和准确性。
AI 视频圈正「互扯头花」。
三个月前,生数科技联合清华大学正式发布了中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型Vidu。发布时的视频效果更是与Sora不相上下,因此被网友称为“国产最强Sora”。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用,代码已开源。
以GPT-4o为代表的多模态大语言模型(MLLMs)因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域,掀起了一场技术革命。