AlphaFold的伟大,只因做对了这5件事!DeepMind副总裁:团队注定会取得突破
AlphaFold的伟大,只因做对了这5件事!DeepMind副总裁:团队注定会取得突破谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学,这一革命性的突破背后,有一支怎样的团队?AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。
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谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学,这一革命性的突破背后,有一支怎样的团队?AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。
才用了112台A800,就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型?智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM,有望解决全球算力紧缺难题!此外,全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会,依然是星光熠熠,学术巨佬含量超标。
陶哲轩在最新的采访中,系统地谈到了AI可能会对数学领域产生的影响。他乐观地认为,使用Lean等工具「形式化」数学,在AI的辅助下实现规模化生产——一次证明数百或数千条定理。但他也审慎地预测,数学问题在短期内不会像国际象棋一样被「解决」,但有可能会提高人类科学家的洞察力。
今年年初发布的Mobile-Agent凭借强大的自动化手机操作能力,引起了AI界和手机厂商的广泛关注,仅5个月的时间就已在Github上收获了2,000个Star。
刚刚,英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B,有可能彻底改变训练LLM的方式!从此,或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且,Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2,甚至可以和GPT-4掰手腕!
人类的教育方式,对大模型而言也很适用。
人形机器人的「Hello World」。
一年一度的国内「AI 春晚」—— 智源大会又一次拉开了序幕。
3D生成是生成式人工智能和计算机图形学领域最引人注目的话题之一,符合影视、游戏标准的3D生成尤其受产业界关注。在生产流程中,一般品类的3D资产往往通过手工建模或者扫描的方式制作。但作为3D资产的一个重要类别,服装资产的往往来源于平面板片与物理模拟等流程,而不是直接在3D上建模。
团队成员均来自斯坦福大学,CTO还是泰勒·斯威夫特的铁杆粉丝。
性能超越 Llama-3,主要用于合成数据。
本周五,一年一度的AI春晚“北京智源大会”正式开幕。本次大会AI明星浓度,放在全球范围内可能也是独一份:OpenAI Sora负责人Aditya Ramesh作为神秘嘉宾进行了分享,并接受了DiT作者谢赛宁的“拷问”、李开复与张亚勤炉边对话AGI、还集齐了国内大模型“四小龙”,百川智能CEO王小川、智谱AI CEO张鹏、月之暗面CEO杨植麟、面壁智能CEO李大海…… 这还只是第一天上午的开幕式。
Copilot GPTs 下月停服,Recall AI 功能也被推迟发布,微软这是啥情况?
实时 Pk、“蒙面“ 对垒、大众点评、定期排名...... 就问敢不敢揭榜
AI Agent热度不低,但是企业真的在使用智能体了吗? 为了更加了解AI Agent落地现状,量子位·视点邀请到了汇智智能联合创始人樊刚正,一同来交流AI Agent正在以什么样的方式与具体场景相融合。
让AI画漫画角色保持一致的新研究来了!
发布不到2天,那个号称“下一代”文生视频的Dream Machine(来自Luma AI),大大大大翻车。
苹果,AI,Cook,一起霸占了这几天的科技圈头条。
本文编译自播客 20VC,Harry Stebbings 与 Matt Lerner 谈论了 AI 时代中初创企业的最佳增长方法论。
20美元,所有眼镜都能变成AI智能眼镜
只要一个大模型,就能解决打工人遇到的表格难题!
在CV、ML等领域经常用到的神经场网格模型,如今有了理论框架描述其训练动力学和泛化性能。
本周国内最受关注的AI盛事,今日启幕。 活动规格之高,没有哪个关心AI技术发展的人能不为之吸引—— Sora团队负责人Aditya Ramesh与DiT作者谢赛宁同台交流,李开复与张亚勤炉边对话,Llama2/3作者Thomas Scialom,王小川、杨植麟等最受关注AI创业者……也都现场亮相。
2023年3月,如果你偶然进入纽约大学的某个礼堂,可能会以为自己在参加一场纯粹的神经科学会议。事实上,这是一个关于人工智能的研讨会——但你的困惑是可以理解的。演讲者们谈论“切除术”,即常见于动物模型实验中的脑损伤创建手术。他们提到“探测”,比如使用电极来获取大脑信号。他们还展示了语言分析,并引用了心理学中长期以来关于“先天还是后天”的争论。
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AI产品化的答案,才是AI商业化的起点
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PMF在AI时代需适应新变化,探索增长本质。
会用AI的人,才会说真的好用
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