平台热捧 AIGC,大赛之后谁来买单?
平台热捧 AIGC,大赛之后谁来买单?AIGC正在迎来平台层面的集体热捧。 9月16日,腾讯视频官宣首届AI短片创作大赛,面向全球创作者征集AI短片。而事实上,今年以来,爱奇艺、快手、抖音等多个平台均纷纷加码AIGC相关扶持与创投计划。相较去年偏重于“创意尝鲜”,平台今年的重点已明显转向“商业落地”的探索。
AIGC正在迎来平台层面的集体热捧。 9月16日,腾讯视频官宣首届AI短片创作大赛,面向全球创作者征集AI短片。而事实上,今年以来,爱奇艺、快手、抖音等多个平台均纷纷加码AIGC相关扶持与创投计划。相较去年偏重于“创意尝鲜”,平台今年的重点已明显转向“商业落地”的探索。
CBD 算法则是快手商业化算法团队在本月初公布的新方法,全名 Causal auto-Bidding method based on Diffusion completer-aligner,即基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法。
2017 年,一篇标题看似简单、甚至有些狂妄的论文在线上出现:《Attention Is All You Need》。
近日,国内首次针对AI大模型的实网众测结果正式公布,一场大型“安全体检”透露出不容忽视的信号:本次活动累计发现安全漏洞281个,其中大模型特有漏洞高达177个,占比超过六成,这组数据表明,AI正面临着超出传统安全范畴的新型威胁。
LeCun 这次不是批评 LLM,而是亲自改造。当前 LLM 的训练(包括预训练、微调和评估)主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成,例如预测下一个词。 而在 CV 领域,基于「嵌入空间」的训练目标,如联合嵌入预测架构(JEPA),已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
为了回答这一问题,来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想:推理计算是否可以替代缺失的监督?本文认为答案是肯定的,他们提出了一种名为 CaT(Compute as Teacher)的方法,核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号,在缺乏人工标注或可验证答案时,也能为大模型提供监督信号。
今天,百度智能云千帆正式推出全新视觉理解模型——Qianfan-VL,并全面开源!该系列包含3B、8B和70B三个尺寸版本,是面向企业级多模态应用场景,进行了深度优化的视觉理解大模型。
论文的标题很学术,叫《心理学增强AI智能体》但是大白话翻译一下就是,想要让大模型更好地完成任务,你们可能不需要那些动辄几百上千字的复杂Prompt,不需要什么思维链、思维图谱,甚至不需要那些精巧的指令。
近期,北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO,BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉(branching)与剪枝(pruning),让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂,并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
DeepSeek最新模型DeepSeek-V3.1-Terminus来了!此前在输出中随机掺入「极」字的问题得到显著缓解,Humanity's Last Exam成绩也较V3.1提升1/3!Terminus这个名字是否在暗示DeepSeek-V4也快要来了?