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网上晒图要当心!AI六成可能知道你在哪儿

网上晒图要当心!AI六成可能知道你在哪儿

网上晒图要当心!AI六成可能知道你在哪儿

给AI一张全新的照片,它能以相当高的准确率还猜出照片在哪个城市拍摄的。在新研究中,表现最好的AI模型,猜出图片所在城市的正确率比人类高62.6%!以后网上晒图可要当心了,AI可能知道你在哪里!

来自主题: AI技术研报
9346 点击    2025-03-30 14:23
被吉卜力刷屏的背后:OpenAI模型行为负责人揭秘GPT-4o新生成策略

被吉卜力刷屏的背后:OpenAI模型行为负责人揭秘GPT-4o新生成策略

被吉卜力刷屏的背后:OpenAI模型行为负责人揭秘GPT-4o新生成策略

最近几天,OpenAI 革新的 GPT-4o 图像功能给大家带来了不少乐趣,各路社交媒体都被「吉卜力」风格的图像、视频刷了屏。机器之心还尝试了制作了《甄嬛传》的名场面(视频如下,制作方法参见《GPT-4o 整活!3 个小时、6 个镜头重现吉卜力版《甄嬛传》名场面》)。

来自主题: AI资讯
7562 点击    2025-03-29 10:01
Nature:科研人员最爱AI工具大盘点!从推理到编程,哪款才是最佳助手?

Nature:科研人员最爱AI工具大盘点!从推理到编程,哪款才是最佳助手?

Nature:科研人员最爱AI工具大盘点!从推理到编程,哪款才是最佳助手?

本文介绍了当前最受科研人员青睐的AI模型,推理出色的o3-mini、全能型DeepSeek-R1、科研常用的Llama、编程利器Claude 3.5 Sonnet和开源明星Olmo 2,它们各有优劣,为科研人员提供了多样选择。

来自主题: AI资讯
10441 点击    2025-03-25 11:53
美国恐惧:冷战2.0将至,中国开源模型大爆炸临近!LeCun:DeepSeek只是卷王副产品

美国恐惧:冷战2.0将至,中国开源模型大爆炸临近!LeCun:DeepSeek只是卷王副产品

美国恐惧:冷战2.0将至,中国开源模型大爆炸临近!LeCun:DeepSeek只是卷王副产品

如今,美国AI社区许多人已公认:接下来几个月,中国将会出现一波开源AI模型的浪潮!很多业内人士和大V干脆陷入了「冷战2.0」恐慌,呼吁要开放无限的能源、无限的算力和更简单的立法。LeCun则表示,DeepSeek击败美国,其实不过是中国内部竞争的副产品而已。

来自主题: AI资讯
8171 点击    2025-03-25 11:29
AI狂欢的背后:算力的能耗,我们该担忧吗? | Nature报道

AI狂欢的背后:算力的能耗,我们该担忧吗? | Nature报道

AI狂欢的背后:算力的能耗,我们该担忧吗? | Nature报道

ChatGPT等AI模型爆发式增长引发关键问题:这场AI革命需要消耗多少能源?本文探究数据中心在乡村地区的快速扩张,以弗吉尼亚州为例,揭示研究者如何通过供应链分析和直接测量两种方法估算AI能耗。

来自主题: AI资讯
10999 点击    2025-03-13 15:21
轻松拿捏高等数学,LLM平均得分90+!GPT-4o、Mistral几乎没错

轻松拿捏高等数学,LLM平均得分90+!GPT-4o、Mistral几乎没错

轻松拿捏高等数学,LLM平均得分90+!GPT-4o、Mistral几乎没错

在32道高等数学测试中,LLM表现出色,平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错!向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等,高等AI模型轻松拿捏。研究发现,再提示(Re-Prompting)对提升准确率至关重要。

来自主题: AI技术研报
9287 点击    2025-03-11 18:38
杨立昆最新访谈:用于训练AI模型的资源,远没有到尽头

杨立昆最新访谈:用于训练AI模型的资源,远没有到尽头

杨立昆最新访谈:用于训练AI模型的资源,远没有到尽头

最近, Meta首席AI科学家杨立昆接受海外播客This Is IT 的专访,探讨了深度学习的发展历程、机器学习的三种范式、莫拉维克悖论与AI发展的限制、训练AI模型的资源、AI基础设施投资等话题。

来自主题: AI资讯
6623 点击    2025-03-10 14:09
7B的DeepSeek蒸馏Qwen数学超o1!在测试时间强化学习,MIT积分题大赛考93分

7B的DeepSeek蒸馏Qwen数学超o1!在测试时间强化学习,MIT积分题大赛考93分

7B的DeepSeek蒸馏Qwen数学超o1!在测试时间强化学习,MIT积分题大赛考93分

见识过32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——刚刚,7B的DeepSeek蒸馏Qwen模型超越o1又是怎么一回事?新方法LADDER,通过递归问题分解实现AI模型的自我改进,同时不需要人工标注数据。

来自主题: AI技术研报
5578 点击    2025-03-08 10:38