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不少消费者认为,电动车要比燃油车更加环保,不过这样的认知结论,没有计算到充电类型的差别。如果再对充电能源类型做出区分,很可能会有不一样的发现。日前,据报道, 有媒体分析了美国阿贡国家实验室生成的数据,计算了一台纯电动车相比汽油车什么时候能更加环保。为了做出准确的对比分析,所充电类型均为水力发电时,环保平衡点为 13500 公里。也就是说 Model 3 在行驶 13500 公里后,对环境的危害将会小于丰田卡罗拉。美国平均
7月13日,根据Counterpoint针对翻新智能机的跟踪调研,翻新手机在2017年增长了13%。随着智能手机寿命的增加,翻新智能机在市面上停留的时间越来越长。我们的智能手机将更有机会焕发第二次甚至第三次
你知道每天拿在手里随时玩的手机到底有多脏吗?网上的一个视频惊呆了网友:手机屏幕比马桶按钮脏3倍!手机屏幕上可能有食物残渣、化妆品、汗液、油脂、粉尘甚至PM2.5!360清理大师与手机垃圾的战争全面升级,全球首创“HFVCT清理技术”,推出“屏幕清理”功能,全面清理手机表面细菌。
全球权威研究机构IDC发布《数据要素全景研究》,对当前数据要素市场的主要需求、市场活动、参与主体、落地形式等情况进行分析,并列举了市场代表性的技术架构及应用案例为产品选型提供参考。蚂蚁数科以技术服务的完整性入选代表技术厂商。蚂蚁数科已在政务与公共服务、工业能源、物流贸易、金融等众多领域中开展数据应用场景实践和探索,已落地超90个场景化解决方案,为数据要素市场的数据管理、流通和应用提供安全、可信、高效的技术支撑。
越来越多的年轻人,想吃爱情的苦而不得:从第六次到第七次全国人口普查,短短十年间,中国青年人口总体下降了近4千万,单身青年却从1.31亿增至1.34亿。与此同时,我国男女初婚年龄却分别延迟至29.38岁和27.95岁。近期,青藤之恋APP与武汉大学数据新闻研究中心联合发布了《2023年轻人婚恋压力报告》,通过数据深度分析了单身焦虑和延迟婚姻并存背后的原因,揭示了年轻人�
经外周中心静脉导管作为现代医疗技术的重要部分,在临床治疗中发挥着越来越重要的作用。在这一领域,国内领先的制造商山东百多安医疗器械股份有限公司正以其卓越的技术和产品优势,引领着市场的发展。在不久的将来,百多安必将在国内PICC市场中占据更大的份额,为推动我国医疗器械行业的发展做出更大的贡献。
近几个月来,大型语言模型在人工智能社区中引起了极大的关注和流行。这些模型在文本摘要、问答、代码完成、内容生成等任务中展示出了强大的能力。考虑到低质量网络数据的丰富性和经典LLM训练方法的资源密集性,这种方法提供了一种可能的前进方式。
Allen人工智能研究机构在HuggingFace和GitHub上发布了首个开放语言模型OLMo,意在通过提供数据、代码、模型和评估工具的开放访问,促进人工智能领域的共同研究。这一举措的首批模型包括7B和1B规模的变体,覆盖不同架构和训练硬件,为未来更大规模、指令调整等模型的发布奠定基础。通过提供权重的开放访问,并鼓励合作,Allen致力于共同构建全球最卓越的开放语言模型,助力人工智能技术的进步。
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
随着云计算产业发展和企业业务高速迭代,数据量呈爆炸式增长,传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,越来越无法适应当下的发展需求。云原生以其编排调度更弹性、资源利用率更高,部署运维更便捷等优势,逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向,大数据和云原生技术的融合也进入高速发展、百家争鸣的阶段。作为云服务国家队,天�
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
近期的研究表明,通过在高质量指令数据集上进行微调,生成的模型可以在广泛的任务上展现出色的能力。现有的指令数据生成方法通常会产生重复数据,并且在数据质量上不够可控。未来的工作可能会探索不同任务和更大数据集之间的相互作用,以进一步增强单任务性能和泛化能力。
TACO是一个专注于算法的代码生成数据集,旨在为代码生成模型提供更具挑战性的训练数据集和评测基准。与当前主流代码评测基准相比,TACO在数据规模、数据质量和细粒度评测方案上具有明显优势。提供细粒度标签:TACO数据集中每个题目均包含任务主题、算法、技能及难度等细粒度标签,为代码生成模型的训练与评测更精确的参考。
在过去的12个月里,矢量数据库的兴起使得解决语言模型长期记忆不足的问题成为热门话题。研究人员提出了对这些矢量数据库常见方法的反思,并主张构建搜索引擎非矢量数据库。作者建议构建评估和监控基础设施,以便迭代搜索流水线并知道所做的更改是否是改进。
根据斯坦福互联网观察站周三发布的一项新研究,流行的人工智能图像生成器的基础数据库中隐藏着数千张儿童性虐待图片。作为对这一研究的回应,一些最大和最常用的图像数据库的运营商关闭了对它们的访问权限。LAION的创始人是德国研究员和教师ChristophSchuhmann,他今年早些时候表示,公开提供如此庞大的视觉数据库的部分原因是为了确保AI发展的未来不受少数强大公司的�
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法,旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成,看似简单,但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时,就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法,有望在实际应用中取得更好的效果。
来自GoogleDeepmind、华盛顿大学、康奈尔大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校和苏黎世联邦理工学院的一组研究人员成功地让OpenAI的聊天机器人ChatGPT揭示了用于训练AI模型的一些数据。研究团队使用了一种创新性的手法,即通过不断迭代地要求ChatGPT重复一个特定的词汇,比如“诗歌”,来引导模型透露其训练数据。这一研究为我们敲响了警钟,提醒我们在推动AI发展的同时,需谨慎处理其隐私和能源消耗的问题。
Meta最近宣布推出Ego-Exo4D,这是一项具有重大影响的举措,为视频学习和多模态感知研究提供了一套基础数据集和基准套件。该数据集是MetaFAIR与ProjectAria以及15所大学两年合作努力的结晶。Ego-Exo4D是实现这一未来的关键一步,他们迫不及待地期待看到研究社区如何应用它。
代码数据增强技术在深度学习中的应用已经取得了一些令人鼓舞的成果。代码模型通过训练大量的源代码语料库,能够模拟代码片段的上下文,已经在多个源代码的下游任务中显示出了出色的性能。代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力,可以提高模型的性能和稳健性,但仍然需要进一步的研究和探索。
谷歌研究团队在人工智能领域持续推动着对生成式AI安全的研究,以应对其在虚假信息、偏见和安全性方面带来的挑战。作为谷歌研究的一部分,负责构建负责任的AI和数据系统的ResponsibleAIandHuman-CenteredTechnology团队旨在通过文化感知研究的视角推进负责任的人本AI的理论和实践,以满足今天数十亿用户的需求,并为更好的AI未来铺平道路。对抗性测试和红队行动是安全策略的重要组成部分,全面进行它们对应对快速创新的要求,不断挑战自己,与内部伙伴、多元用户社区以及其他行业专家合作,发现“未知的未知”。
随着人工智能达到巅峰,研究人员警告称,AI行业可能会面临训练数据告急的问题,这是强大AI系统的燃料。这可能会减缓AI模型的增长,特别是大型语言模型,并可能改变AI革命的轨迹。获得对其工作的报酬可能有助于恢复创意工作者和AI公司之间存在的一些权力失衡。
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
在大模型不断取得突破的2023,把大模型当做大脑来辅助运行的具身智能机器人研究也在被迅速推进。2个多月前,谷歌DeepMind推出了第一个控制机器人的视觉-语言-动作模型——RT-2。未来的另一个方向是进一步探索不同数据集的混合会如何影响跨具身智能体泛化,以及这种泛化是如何是实现的。
从真实场景中估计人体的三维结构是一项具有挑战性的任务,对于人工智能、图形学和人机交互等领域具有重要意义。现有的3D人体姿态估计数据集通常在受控条件下收集,具有静态背景,无法代表真实世界场景的多样性,从限制了用于真实应用的准确模型的开发。FreeMan的可用性预计将推动人体建模、计算机视觉和人机交互领域的进步,弥合了受控实验室条件与真实场景之间的差距。
随着数字化转型深入推进和数据量的爆炸式增长,行业应用对数据库的需求变化推动数据库技术加速创新。数据库作为数字经济基础底座,连接上层应用和底层基础资源,在数字经济时代展现出巨大的价值和潜能。四、国内开源数据库产业展望最后,针对我国MySQL技术路线开源数据库产业发展,报告进行以下展望:1、开源数据库发展应符合开源生态建设及产业引领要求,积极参与完善开源产业治理;2、加强相关方对开源协议认知,合法合规利用开源协议;3、利用国内MySQL现有技术生态,结合产业需求,加强独立演进开源分支的能力;4、大力推进开源数据库技术规范化、智能化发展。
韩国Daegu科技大学机器人与机械工程系的SanghyunPark教授领导的研究团队宣布,他们已经成功开发了一种小样本学习模型,仅需少量信息就能够准确分类脑波。这一突破性的研究可能会对未来与脑波相关的研究产生积极影响。这一研究的突破性将有望在未来的医疗和脑机接口领域产生深远的影响,为更好理解和应用脑波数据打开了新的可能性。
微软的人工智能研究员在GitHub上发布开源训练数据存储桶时,意外暴露了数十TB的敏感数据,包括私钥和密码。云安全初创公司Wiz发现了这个属于微软AI研究部门的GitHub仓库,并将其作为其持续进行的云托管数据意外曝光工作的一部分分享给TechCrunch。」微软表示,由于Wiz的研究,它已经扩展了GitHub的秘密扫描服务,该服务可以监控所有公开源代码的更改,以防明文暴露凭证和其他秘密,包括任何可能具有过度许可过期或权限的SAStoken。
自动摘要技术取得了长足的进步,这主要归功于范式的转变——从在标注数据集上进行有监督微调转变为使用大语言模型进行零样本prompt,例如GPT-4。不需要额外的训练,细致的prompt就能实现对摘要长度、主题、风格等方面特征的精细控制。更多论文细节,可参考原论文。
据BusinessInsider报道,最近,ByteDance的AI科学家团队在论文中公布了一项新研究,内容是ChatGPT试图隐瞒自己是通过大量受版权保护的材料进行训练的。研究人员发现,当用户尝试通过提示提取下一句时,ChatGPT会故意扰乱输出此前版本不存在这样的行为。这些训练数据通常包含受版权保护的内容,大语言模型可能会无意中复制这些内容。
大数据应用搜索提供商LucidworksInc.今天发布了一项生成式人工智能研究的结果,证实了我们现在都已经感觉到的:93%的公司计划在未来12个月内增加对AI的投资。该研究基于对超过6000名参与AI技术决策的员工的调查发现了不同地区的公司计划增加AI投资的差异。这项研究证实了生成式AI行业领导者和落后者的出现,那些迅速调整自己实践方式的人可以快速前进。