AI搜索花式翻车,谷歌居然又栽在了数据清洗上
AI搜索花式翻车,谷歌居然又栽在了数据清洗上将一个实验性质的功能直接推向用户,谷歌有些急功近利了。
将一个实验性质的功能直接推向用户,谷歌有些急功近利了。
GPT-4在为人类选股时,表现竟然超越了大部分人类分析师,和针对金融训练的专业模型?在没有任何上下文的情况下,它们直接就成功分析了财务报表,这一发现让许多业内大咖震惊了。然而好景不长,有AI大牛指出研究中的bug:之所以会这样,很可能是训练数据被污染了。
科学家们把Transformer模型应用到蛋白质序列数据中,试图在蛋白质组学领域复制LLM的成功。本篇文章能够带你了解蛋白质语言模型(pLM)的起源、发展,以及那些尚待解决的问题。
Alexandr Wang创办的Scale AI是一个为AI模型提供训练数据的数据标注平台,近期完成新一轮10亿美元融资,估值飙升至138亿美元。该公司表示将利用新资金生产丰富的前沿数据,为通向AGI铺平道路。
几十年来,核聚变释放能量的「精妙」过程一直吸引着科学家们的研究兴趣。 现在,在普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)中 ,科学家正借助人工智能,来解决人类面临的紧迫挑战:通过聚变等离子体产生清洁、可靠的能源。 与传统的计算机代码不同,机器学习不仅仅是指令列表,它可以分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并适应。
一直以来 AI 都是一个黑盒子(black box),其内部运作机制是不可见的。人们输入数据并得到结果,但无法检查输出结果的逻辑或者系统的代码。 而就在刚刚,Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。
在多标签图像识别领域中,由于图像本身和潜在标签类别的复杂性,收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务,通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究,提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架,实现了有效的未知标签生成。
数学领域,以其廉价的数据及问题的严谨性,成为了人工智能辅助发现的理想试验场,但唯有人类自己,才能区分出好猜想和坏猜想。
智东西5月22日消息,昨晚,95后华裔天才Alexander Wang宣布,其创办的美国AI数据标注创企Scale AI获得10亿美元F轮融资,估值翻倍至138亿美元(折合约999亿人民币)。
字节大模型团队,终于曝光! 这不是,字节刚刚启动大模型校招计划,招揽人才嘛—— 计划取名Top Seed,薪资TOP级别、算力数据管够,但仅面向应届博士生;前沿课题覆盖大模型、图像&视频生成、机器学习算法和系统以及音频生成和理解等方向。 另外还有一帮顶尖的技术导师团带队……等等,这不就是字节豆包大模型的背后团队吗?