生成式AI正在加速软件开发的速度,一方面帮助有经验的开发者提高效率,另一方面也让没有太多编程经验的人能够快速进入软件工程领域。因此,整个领域的速度在加快,开发出的软件也越来越多。
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吴恩达老师提出了一种反思翻译的大语言模型 (LLM) AI 翻译工作流程
在这场访谈中,Jeff Dean讲了一些有趣的往事。
继吴恩达在今年 4 月红杉 AI 峰会演讲过去之后,Agent > GPT5?吴恩达最新演讲:四种 Agent 设计范式(通俗易懂版)。
AI是否应该监管,应该怎样监管?是能避免灾难,还是扼杀创新?围绕着加利福尼亚州议会的一项AI监管法案,硅谷已经为此吵翻了天。
吴恩达教授开新课了,还是亲自授课!
网友:学术圈该有的样子! 现在,arXiv的每篇论文,都能直接提问讨论了! 只需把URL中的arXiv替换成AlphaXiv,就能对任意一篇论文发布提问或讨论。
人到中年,想半路出家转行成机器学习工程师,可行吗?最近,这位成功转行的国外小哥用一篇干货满满的硬核博客告诉我们:完全可以!
本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习,揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明:利用大量演示示例可以快速适应新任务和新领域,而无需传统的微调。
前段时间,随着 GPT-4o、Sora 的陆续问世,多模态模型在生成式方面取得的成绩无可否认,而人工智能的下一个革命性突破将从何处涌现,引起了大量学者和相关人士的关注。