AI资讯新闻榜单内容搜索-AR

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: AR
瑞士发布世界首个生物处理器!16个人脑类器官开放全球远程访问,能耗降低一百万倍

瑞士发布世界首个生物处理器!16个人脑类器官开放全球远程访问,能耗降低一百万倍

瑞士发布世界首个生物处理器!16个人脑类器官开放全球远程访问,能耗降低一百万倍

瑞士领先的生物计算初创公司FinalSpark推出了首个在线平台Neuroplatform,使全球研究人员能够全天候访问16个人脑类器官,FinalSpark旨在开发世界上第一个生物处理器。这种生物处理器功耗比传统数字处理器低一百万倍,有可能减少计算机过度使用造成的环境影响。

来自主题: AI资讯
9225 点击    2024-06-21 21:24
超越GPT-4o,Claude 3.5一夜封王!10倍编码速度逆天,全网最全实测来了

超越GPT-4o,Claude 3.5一夜封王!10倍编码速度逆天,全网最全实测来了

超越GPT-4o,Claude 3.5一夜封王!10倍编码速度逆天,全网最全实测来了

昨夜上线的Claude 3.5 Sonnet,性能直接吊打了GPT-4o,甚至价格还更便宜。网友们纷纷展开实测,有人表示自己一半的工作已经可以由它替代了!而最让人惊喜的新功能,莫过于Artifacts了。

来自主题: AI资讯
9494 点击    2024-06-21 20:56
零成本突破多模态大模型瓶颈!多所美国顶尖高校华人团队,联合推出自增强技术CSR

零成本突破多模态大模型瓶颈!多所美国顶尖高校华人团队,联合推出自增强技术CSR

零成本突破多模态大模型瓶颈!多所美国顶尖高校华人团队,联合推出自增强技术CSR

现有多模态大模型在对齐不同模态时面临幻觉和细粒度感知不足等问题,传统偏好学习方法依赖可能不适配的外源数据,存在成本和质量问题。Calibrated Self-Rewarding(CSR)框架通过自我增强学习,利用模型自身输出构造更可靠的偏好数据,结合视觉约束提高学习效率和准确性。

来自主题: AI技术研报
7130 点击    2024-06-21 14:05
GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA

GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA

GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA

号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!

来自主题: AI资讯
7891 点击    2024-06-21 13:59
ShareGPT4V作者团队又一力作!百万高质量视频-字幕数据助力社区提升多模态大模型视频理解及生成能力

ShareGPT4V作者团队又一力作!百万高质量视频-字幕数据助力社区提升多模态大模型视频理解及生成能力

ShareGPT4V作者团队又一力作!百万高质量视频-字幕数据助力社区提升多模态大模型视频理解及生成能力

继Sora官宣之后,多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来,LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力,文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已,抱有期待。

来自主题: AI资讯
7709 点击    2024-06-21 13:34
清华等高校推出首个开源大模型水印工具包MarkLLM,支持近10种最新水印算法

清华等高校推出首个开源大模型水印工具包MarkLLM,支持近10种最新水印算法

清华等高校推出首个开源大模型水印工具包MarkLLM,支持近10种最新水印算法

本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块,旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM,作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知,推动该领域的共识形成,进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。

来自主题: AI技术研报
9052 点击    2024-06-19 23:19
拯救Transformer推理能力!DeepMind新研究TransNAR:给模型嵌入「算法推理大脑」

拯救Transformer推理能力!DeepMind新研究TransNAR:给模型嵌入「算法推理大脑」

拯救Transformer推理能力!DeepMind新研究TransNAR:给模型嵌入「算法推理大脑」

DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器(NAR)的强大算法推理能力相结合,可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。

来自主题: AI技术研报
10516 点击    2024-06-17 21:30