
倒计时!奥特曼罕见长文预言:ASI几年内降临,人类奇点将至
倒计时!奥特曼罕见长文预言:ASI几年内降临,人类奇点将至就在刚刚,奥特曼罕见发表长文,预言ASI将在「几千天内」降临!他肯定,深度学习已经奏效了,它能够真正学习任何数据的分布模式。如今人类奇点已经近在咫尺,我们眼看着就要迈进ASI的大门!
就在刚刚,奥特曼罕见发表长文,预言ASI将在「几千天内」降临!他肯定,深度学习已经奏效了,它能够真正学习任何数据的分布模式。如今人类奇点已经近在咫尺,我们眼看着就要迈进ASI的大门!
在当今这个智能化迅猛发展的时代,人工智能(AI)监测工具已悄然渗透到职场的各个角落,成为雇主们提升生产力的新宠。它们被赋予了革命性的任务:通过精密的数据追踪和分析,优化员工的工作表现。然而,常春藤联盟之一、世界领先的学术教育机构康奈尔大学 (Cornell University) 最新发布的研究却揭示了一个令人意外的现象:这些被寄予厚望的工具,实际上可能会削弱生产力,甚至引发员工的大规模离职。
国内行业大模型的“江湖风云”,如今已悄然从纯算法网络PK转向了“实战派”较量。这不再是单一的技术炫技场,而是看谁能在现实世界中大展拳脚,舞出最炫的“应用落地”舞步,从真正意义上实现提效,创造出实实在在的社会价值。
扩展多模态大语言模型(MLLMs)的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化,包括模型架构、数据构建和训练策略,尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
如何处理小众数据,如何让这些模型高效地学习专业领域的知识,一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法,为这个问题带来了新的解决思路。
苹果面临AI领域挑战,隐私与数据控制成焦点。
《2024 年全球人工智能趋势报告》:GPU、数据架构依然是巨大挑战
研究人员提出了一个新的胸部X光图像数据集,该数据集包含临床不确定性和严重性感知的标签,并通过多关系图学习方法进行分析,以提高疾病分类的准确性,扩展了现有的疾病标签信息。
刚刚,OpenAI重金押注的人形机器人初创1X终于揭秘了背后的「世界模型」——它能够根据真实数据,生成针对不同场景的中的行为预测!机器人领域的ChatGPT时刻,或许真的要来了。
时隔一年半,Office办公全家桶再次迎来重磅升级。半小时发布会,纳德拉向全世界宣告,「AI时代下的全新工作流开启」。Python塞进Excel,AI秒处理数据。而且,只要一句提示,想法即刻变成PPT。