能用最简单的方法,做最复杂的事,才是真正的技术壁垒。
能用最简单的方法,做最复杂的事,才是真正的技术壁垒。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据,从而指导其行为决策。近期,将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展,但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
2024年AI(人工智能)大模型行业的第一场竞争热潮,从长文本开始。
过去几年里,基于文本来生成图像的扩散模型得到了飞速发展,生成能力有了显著的提升,可以很容易地生成逼真的肖像画,以及各种天马行空的奇幻画作。
AI工具独立开发者「Alchain花生」最近做了一个小测试。在GPT Store上,他把自己开发的一款用户数5000+的GPT(模拟Claude 3 Opus)调成了付费模式,想看看海外用户是否真有更高的付费意愿
一如当年深度学习的火热,新兴的大模型正以肉眼可见的速度席卷医疗行业。不到半年时间,已有不少头部医院上线这项新兴技术,主动开启了医疗人工智能次世代的探索。
整数智能发展于浙江大学计算机创新技术研究院,致力于为人工智能企业及科研院所提供一站式数据管理服务。其提供的智能数据工程平台(ABAVA Platform)与数据集构建服务(ACE Service),能够满足自动驾驶、AIGC、智慧医疗等数十个应用场景的数据需求。
现在,AI大模型公司们有了新的必争高地—— 把流量打出去,普通用户抢过来。
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
距离AI「杀死」搜索引擎,到底还差几步?