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谷歌“狙击”OpenAI,发布新一代大模型!主打Agent+多模态

谷歌“狙击”OpenAI,发布新一代大模型!主打Agent+多模态

谷歌“狙击”OpenAI,发布新一代大模型!主打Agent+多模态

继量子芯片之后,谷歌又来抢“OpenAI双12直播”的流量了! 就在刚刚,谷歌新一代大模型Gemini 2.0突然登场,再次由谷歌CEO皮猜亲自官宣。

来自主题: AI资讯
5716 点击    2024-12-12 09:14
谷歌新整了个 GenChess,让万物都可变成象棋!

谷歌新整了个 GenChess,让万物都可变成象棋!

谷歌新整了个 GenChess,让万物都可变成象棋!

上周我们受谷歌邀请,来到了国际象棋世界冠军赛的现场。其中最激动的就是采访世界冠军丁立人老师(中国第一个男子国际象棋世界冠军!采访稿过几天会发布!)以及体验谷歌的 AI 展区!展区包括 AI 象棋解说(Chatting Chess),帮助小白和观众通俗易懂地学习如何下棋;

来自主题: AI资讯
7970 点击    2024-12-02 00:20
泄密!谷歌Gemini 2.0遭意外曝光!

泄密!谷歌Gemini 2.0遭意外曝光!

泄密!谷歌Gemini 2.0遭意外曝光!

11月8日,社交媒体上有博主爆料,谷歌正准备推出一款新型号:Gemini 2.0。

来自主题: AI资讯
3360 点击    2024-11-09 17:49
谷歌版贾维斯即将问世,最强Gemini 2.0加持!AI自主操控电脑时代来临

谷歌版贾维斯即将问世,最强Gemini 2.0加持!AI自主操控电脑时代来临

谷歌版贾维斯即将问世,最强Gemini 2.0加持!AI自主操控电脑时代来临

科幻中的贾维斯,已经离我们不远了。Claude 3.5接管人类电脑掀起了人机交互全新范式,爆料称谷歌同类Project Jarvis预计年底亮相。AI操控电脑已成为微软、苹果等巨头,下一个发力的战场。

来自主题: AI技术研报
3416 点击    2024-10-27 15:28
大神卡帕西安利爆火AI应用,称「或是下一个ChatGPT」

大神卡帕西安利爆火AI应用,称「或是下一个ChatGPT」

大神卡帕西安利爆火AI应用,称「或是下一个ChatGPT」

大神卡帕西墙裂推荐! 甚至预言这个AI应用,有可能开启「和ChatGPT一样大的机会」。 它就是来自谷歌的实验性AI产品,Notebook LM,背后由谷歌现在最强大的模型Gemini 1.5 Pro提供支持。

来自主题: AI资讯
3552 点击    2024-09-30 13:34
留子们用火星文写避雷帖,AI竟看懂了?我们实测:几乎全军覆没

留子们用火星文写避雷帖,AI竟看懂了?我们实测:几乎全军覆没

留子们用火星文写避雷帖,AI竟看懂了?我们实测:几乎全军覆没

留子们在写一种很新的差评。 由于全球点评打卡平台,都有个自动翻译的功能,为了防止被店家骚扰,也为了给同胞避雷,身在海外的国人们,想出各种奇招优雅给差评。

来自主题: AI资讯
3350 点击    2024-09-20 10:06
AI 时代的费曼学习法:5分钟制作自己的英文播客

AI 时代的费曼学习法:5分钟制作自己的英文播客

AI 时代的费曼学习法:5分钟制作自己的英文播客

李笑来曾经说过,学英语最好的方法就是用英语。 而英文播客就是练习英语听力的最佳材料之一,可以一边学知识一边练听力。 但是英文播客有一个不可能三角:我能学到知识、我很关心话题、我能听懂他们说话。 要同时满足这三个条件的播客实在太难找了。 但是最近 Google 做了一个 AI 工具,完美地解决了这个问题。

来自主题: AI资讯
4526 点击    2024-09-18 10:53
谢尔盖布林:谷歌不敢用Transformer,作者全跑路了,现在我每天都在写代码

谢尔盖布林:谷歌不敢用Transformer,作者全跑路了,现在我每天都在写代码

谢尔盖布林:谷歌不敢用Transformer,作者全跑路了,现在我每天都在写代码

坐拥世界最大的搜索业务,谷歌一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入,让两位创始人谢尔盖・布林 (Sergey Brin) 和拉里・(Larry Page)可以退居二线,安心享受生活。

来自主题: AI资讯
3577 点击    2024-09-12 14:13
ECCV 2024 | 比基准高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于记忆的视频理解智能体来了

ECCV 2024 | 比基准高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于记忆的视频理解智能体来了

ECCV 2024 | 比基准高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于记忆的视频理解智能体来了

视频理解仍然是计算机视觉和人工智能领域的一个主要挑战。最近在视频理解上的许多进展都是通过端到端地训练多模态大语言模型实现的[1,2,3]。然而,当这些模型处理较长的视频时,内存消耗可能会显著增加,甚至变得难以承受,并且自注意力机制有时可能难以捕捉长程关系 [4]。这些问题阻碍了将端到端模型进一步应用于视频理解。

来自主题: AI技术研报
7332 点击    2024-09-06 11:59