近期SHEIN所涉及的这场诉讼案,很有可能会成为实物销售领域AIGC(人工智能生成内容)涉嫌侵权的标志性案件。据美国时尚法律专业网站The Fashion Law(TFL)报道,美国加州联邦法院拒绝驳回“针对SHEIN的《反敲诈勒索及腐败组织法案》(RICO)索赔诉讼”,称诉讼符合标准。
近期SHEIN所涉及的这场诉讼案,很有可能会成为实物销售领域AIGC(人工智能生成内容)涉嫌侵权的标志性案件。据美国时尚法律专业网站The Fashion Law(TFL)报道,美国加州联邦法院拒绝驳回“针对SHEIN的《反敲诈勒索及腐败组织法案》(RICO)索赔诉讼”,称诉讼符合标准。
太卷了,大模型迭代开始以「周」为单位了吗?
“最强绘图模型”FLUX深夜更新,一口气连发四款工具!
在智慧城市和大数据时代背景下,人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而,现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题,限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理,回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来,全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日,上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破,通过简单的知识蒸馏方法,团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
今年的AI界依旧让人眼花缭乱,但迈入“应用年”后,大家更加关注落地。
在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。
当你正在观看一部紧张刺激的动作电影,忽然好奇: “那个角色到底是在哪一集说的那句话?”
今天,如果你身边有这样一个对话大模型,它就像你身边的一个朋友,快言快语,风趣幽默,既会比喻,又会自嘲,偶尔跟你唱反调,你跟它的聊天欲望会不会更强一些呢?
谷歌和OpenAI又杠上了。
时隔5年,巴黎圣母院终于完成修复,将在12月7日重新开放。在这场耗资数亿欧元的浩大工程中,3D建模等关键AI技术发挥了关键作用,让历经800多年沧桑的教堂与现代科技完美融合。
Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型,能够理解和生成语音及文本,可以非常自然地在两种模式间转换,不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务,还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
最近,Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示,合成类人机器人的灵巧手运动轨迹,解决了训练数据集的获取难题,而且还提升了实验中机器人的表现。
就在刚刚,微软公布了世界最大AI Agent生态系统:现在,已经有十万家企业通过Copilot Studio创建智能体了。
人工智能虽然其提供了广泛的信息,却缺乏解决复杂问题所需的深入、结构化的推理能力,同时还存幻觉的局限。形式逻辑和相关数学工具为 AGI 的逻辑推理能力提供了必要的理论基础和技术支撑。
Teleo 自称是一家建筑机器人初创公司,但它的使命远不止于自动化挖掘机和拖拉机等重型设备。如今,Teleo 的改装机械使其客户能够半自主地操作现有车队。在未来,这家初创公司将其收集的数据视为机器人行业实现“ChatGPT 时刻”的关键推动力。
根据一份 SEC 文件 Crusoe Energe ,一家正在建设数据中心的初创公司,据报道将租赁给甲骨文、微软和 OpenAI,正在筹集 8.18 亿美元。
大自然擅长设计蛋白质。科学家甚至更擅长,人工智能(AI)有望帮助人类多次实现定向蛋白质进化。
据 TechCrunch 报道,智能戒指制造商 Oura 宣布于周二获得了来自血糖设备制造商 Dexcom 的 7500 万美元投资。这笔投资标志着 Oura 的 D 轮融资,使公司的估值超过 50 亿美元。
Scaling Law撞墙,扩展语言智能体的推理时计算实在太难了!破局之道,竟是使用LLM作为世界模型?OSU华人团队发现,使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划,潜力巨大。
周一,Perplexity又放出了一个大招,宣布推出会员购物功能“Buy with Pro”。
千帆社区开发者黄定骅现身解读参加「千帆AppBuilder-智能硬件AIOT创意赛第一期」的心路历程。
去年夏天,法国 AI 初创公司 H 在尚未发布任何产品的情况下,宣布完成了惊人的 2.2 亿美元种子轮融资,引发行业轰动。
研究问题:这篇文章研究了如何在基于文本的在线同伴支持平台中,通过人工智能(AI)与人类协作,提高同伴之间的同理心对话质量。
Copilot 正成为 AI 代码产品的主力军。
今年 4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。
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。
李飞飞谈到的空间智能,被这家中国独角兽补上关键一环。
今天凌晨,新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature,主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。