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大模型又迎来新一波的迭代周期。 近日,从Open AI发布GPT-5,到国内的昆仑万维、商汤、百川智能、智谱等都陆续发布了自己的新模型。其中昆仑万维更是一口气开启了技术周,连续5天每天发布一个新模型,而8月13日发布的,正是其本周发布的第三款模型——多模态统一模型UniPic2.0。 UniPic2.0主打的是,在单一模型中深度融合图像理解、文本到图像生成、图像编辑三大核心能力
文章概述了加密货币市场自2009年比特币问世以来的快速发展,指出区块链技术的成熟推动了更多加密货币涌现,吸引了大量投资者关注。市场总市值不断增长,但高度波动性也增加了投资难度。微云全息公司开发了基于CNN和GRU混合方法的创新预测模型,通过卷积神经网络提取特征,门控循环单元捕捉长期依赖关系,能更准确预测加密货币价格走势。实验表明该模型优于现有方法,可应用于交易策略优化和风险管理,为投资者提供可靠决策支持。
微美全息(WIMI.US)正探索量子扩张卷积神经网络(QDCNN)技术,将量子计算优势融入传统CNN架构。该技术通过量子比特的叠加态特性,能同时处理多维度数据,突破传统CNN在处理复杂数据时的局限。QDCNN不仅能获取传统CNN的特征,还能挖掘数据中隐藏的量子级特征信息。微美全息通过优化量子与经典计算的任务调度机制,让量子处理器专注加速效果显著的部分。未来将通过分布式量子计算技术提升系统可扩展性,适应大规模数据处理需求。这一创新有望在图像识别、智能预测等领域带来技术飞跃。
1637年,费马在阅读丢番图《算术》拉丁文译本时,曾在第11卷第8命题旁写道:「将一个立方数分成两个立方数之和,或一个四次幂分成两个四次幂之和,或者一般地将一个高于二次的幂分成两个同次幂之和,这是不可能的。我确信我发现一种美妙的证法,可惜这里的空白处太小,写不下。所以我们实际上又回到了正轨。
万万没想到,现在的国产AI搜索,竟然让我成功读懂了陶哲轩推荐的论文。每个用户都有机会成为宝典的主理人,内容方向几乎是覆盖了所有的行业和领域。
在人工智能的蓬勃发展中,CLIP技术作为一种先进的多模态学习模型,为图像和文本的联合表示提供了新的可能性。向量数据库,尤其是FAISS,在知识库的构建和检索中发挥着重要作用。随着技术的不断发展,我们期待这些技术能够在知识库的建设和信息检索领域发挥更大的作用,推动人工智能技术的创新和应用。
以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式,但绝大部分人依然不知道该如何使用。我们分享X平台用户@dr_cintas使用Claude3生成勾股定理动画的用例。https://twitter.com/jx_/status/1766835879107256451今天的案例展示了大模型对教育领域潜在影响的冰山一角,以后我们会通过新专栏带来更多大模案例演示,也欢迎大家留言评论并给出改进建议。
马里兰大学发布了一项重要研究,针对GPT-4V视觉模型进行了首个专为其设计的基准测试,名为HallusionBench。这项研究揭示了令人震惊的发现,即GPT-4V的错误率高达90%。这项研究对于深化我们对大型语言模型的认识,以及推动其在现实世界中的应用具有重要意义。
最新研究表明,卷积神经网络在大规模数据集上能够与视觉变换器媲美,挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。在计算机视觉领域,ConvNets一直以来都是在各种基准测试中取得卓越性能的标准。这些结果突显了同时扩展计算和数据资源的重要性,为计算机视觉研究的未来带来了新的启示。
陶哲轩可太喜欢GPT系列大语言模型了!近几个月来,著名数学家陶哲轩热衷于用ChatGPT、GPT-4等AI工具辅助解决数学问题。我们也一直在持续地关注,这不今天又看到了他使用GPT-4来帮助自己证明数学定理。还有人问陶哲轩,「如果让你猜的话,LLM需要多少年才能拥有超越全人类的写证明能力呢?」看来,要想回答这个问题,陶哲轩的大模型试验之旅还将继续下去。