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就在不久前,联发科震撼发布首款旗舰5G智能体AI芯片天玑9400,这就是数码圈期待已久的天玑第二代全大核SoC,是天玑5周年的匠心之作。天玑9400延续了“高智能、高性能、高能效、低功耗”的基因级特性,拿下芯片综合性能性能第一拿下了安卓CPU性能第一、GPU性能第一、NPU性能第一的大满贯。天玑9400的首发终端vivoX200系列将在10月14日正式发布,一起期待新一代旗舰芯皇带来的惊喜体验!
【新智元导读】随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」GeoffreyHinton,另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构DifferentialTransformer,从注意力模块入手,实现了Transformer的核心能力提升。随着近些年来NLP领域研究的不断深入,我们逐渐发现,Transformer架构中出现的幻觉问题,以及各种下游任务中的性能不足,都或多或少与注意力缺陷有关。他的研究兴趣是大语言模型的骨干网络、长序列的建模和推理,以及大语言模型在其他领域的应用。
通往AGI终极之路,是什么?这世界,没有一个完整的定义,也没有具体的答案。此前曝出的OpenAI秘密路线图,将通往AGI目标划分五级。在Yan系列智慧生态的基础上,持续的群体进化将成为可能,最终绘制出「群体智能」的未来蓝图。
提示工程师RileyGoodside小哥,依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们,GPT-4o在无限次PUA后,已经被原地逼疯!相比之下,Claude坚决拒绝PUA,是个大聪明。谷歌最近的论文也揭示了本质原因:LLM没有足够空间,来存储计数向量。这表明在计数任务中,我们可能需要借助于不具有相同限制的工具,例如代码解释器等。
Transformer八子中最年轻的AidanGomez在最新的采访中感叹:谷歌版的AidanGomez,是给AI领域带来深远影响的Transformer作者之一。现在的AidanGomez,是估值飙升55亿美元的Cohere公司的联合创始人兼CEO。所以我认为我们的首要任务应该是提高生产力和增长。
【新智元导读】就在刚刚,Meta最新发布的Transfusion,能够训练生成文本和图像的统一模型了!完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。真正的多模态AI模型,可能很快就要来了!Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。他在卡耐基梅隆大学语言技术研究所获得博士学位,师从EduardHovy教授,并在上海交通大学获得了计算机科学硕士和学士学位�
出任Gemini联合技术主管!这就是Transformer“贡献最大”作者NoamShazeer,重返谷歌后的最新动向。据TheInformation的更多爆料,Shazeer将与谷歌AI主管JeffDean和DeepMind首席科学家OriolVinyals,一起致力于Gemini的开发。这也让人不得不感慨,即使是AI搜索,在盈利模式上还是和传统搜索一样,都得靠广告。
探索EasyVideoTrans能为你带来哪些改变为什么选择EasyVideoTrans?EasyVideoTrans不仅仅是一款产品——它是一项革命性的技术,致力于通过高效的技术手段将英文视频内容快速转换为中文视频。通过AIbase,您可以轻松发现最适合您需求的人工智能工具,解锁AI的力量。
「因果推理」绝对是当前GenAI热潮下的小众领域,但是它有一个大佬级的坚定支持者——YannLeCun。他在推特上的日常操作之一,就是炮轰Sora等生成模型,并为自己坚信的因果推理领域摇旗呐喊。受JudeaPearl愿景的启发,这项工作代表着一个潜在的新科学前沿——因果关系研究和语言模型的交叉点上。
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求,达到2024年谷歌搜索流量的1/5?答案是独角兽Character.ai,由Transformer作者NoamShazeer创办。沙哥公布了推理优化独门秘诀,迅速引起业界热议。最近有消息称,Meta与马斯克的𝕏都在争取与他们合作,把聊天机器人引入社交平台。
马毅教授团队最近取得了显著的研究成果,他们开发的CRATE-α模型首次证实了白盒Transformer架构的可扩展性。这一进展对于自然语言处理、图像处理和视觉计算领域的深度表征学习具有重要意义。这些研究成果不仅推动了Transformer模型的发展,也为未来的研究和应用开辟了新的道路。
腾讯AI实验室开发的"TRANSAGENTS"是一个创新的多智能体框架,专门设计用于处理超长文学内容的翻译工作。这个系统通过创建一个虚拟的翻译出版公司来模拟真实的翻译流程,其中包含多个具有不同职责和专业技能的虚拟角色。这种新型的多智能体翻译系统有望在未来的文学翻译和跨文化交流中发挥重要作用。
近日,TIOBE发布了2024年5月编程语言排行榜,Fortran在20多年后再次进入了前10的位置。其实在4月的榜单中,Fortran就已经进入了Top10;5月该语言继续保持住了这一排名。需要注意的是,TIOBE指数只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好坏,也不能说明语言所编写的代码数量多少。
多层感知器,也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。
来自南京大学、上海人工智能实验室、复旦大学、浙江大学的研究队发布了一项关于视频理解的开创性工作。该研究全面审视了Mamba模型在建模中的多重角色,提出了针对14种模型/模块的VideoMambaSuite,并对其在12项视频理解任务中进行了深估。综合实验结果显示,Mamba模型在视频理解领域具潜在的优势和多样化的角色,为未来视频理解研究提供了有力的推动和参考价值。
谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths,改变了以往Transformer计算模式。这篇论文目前被引次数超过3500次,论文核心定义了Inductivebias概念。
3月29日,知名AI研究实验室AI21在官网开源了,首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构,虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀,但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
Transformer作者中唯一去了OpenAI的那位,公开承认了:他参与了Q*项目,是这项新技术的发明者之一。这几天除了英伟达老黄组局把Transformer作者聚齐,他们中的几位还接受了连线杂志的采访,期间出了这么一个小插曲。但当时谷歌高层仍旧不为所动,关键决策者忽略甚至嘲笑他。
Image-MangaTranslator是一款能够将漫画或图片中的文字进行多语言翻译和图像处理的工具。它具有文本检测、光学字符识别、机器翻译和图像修补等功能,支持多种语言如日语、中文、英语和韩语等,能够实现近乎完美的翻译效果。了解更多详情并开始使用Image-MangaTranslator,请访问Image-MangaTranslator官方网站。
一款名为Manga-Image-Translator的开源工具引起了广泛关注。这款工具专门用于翻译漫画或图片中的文字,利用高效的OCR和AI翻译技术,它能够自动识别和翻译任何图片中的文字,并支持多种语言。这使得用户可以方便地去除不需要的文字,同时选择适合自己的翻译服务或模型,提高翻译质量和效率。
LeonardoAi发布了一项创新的功能——Transparency。这项功能能够生成真正的本地透明PNG图像。我们期待这一功能在未来能够带来更多的可能性,满足更多用户的需求。
【新智元导读】刚刚,OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码,就能快速探索LLM的内部构造了!AGI真的越来越近了!为了确保人类不被AI杀死,在解密神经网络/Transfomer黑箱这一方面,OpenAI从未停下脚步。研究人员使用了了几个附加指标的组合:不过研究人员也表示,希望从Transformer上训练的稀疏自动编码器中,为字典学习解决方案确定更好的指标。
SnapVideo是一个视频优先的模型,通过延伸EDM框架系统地解决视频生成领域的挑战,如运动保真度、视觉质量和可扩展性。该模型利用帧间的冗余信息,提出了一个可伸缩的transformer架构,将空间和时间维度作为一个高度压缩的1D潜在向量,从有效地进行空间时间联合建模,合成时间连贯性强、运动复杂的视频。现在就访问SnapVideo官方网站,体验视频合成Transformer架构的引领技术�
VideoTrans是一款免费开源的视频翻译配音工具。它可以一键识别视频字幕、翻译成其他语言、进行多种语音合成,最终输出带字幕和配音的目标语言视频。xyz公司需要将产品介绍视频翻译成德语和法语版本,以便在欧洲市场推广,使用VideoTrans批量处理视频翻译和配音,大幅提高工作效率。
灵活视觉变换器是一种全新的Transformer架构图像生成模型,专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性,为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。
随着大模型的崛起,RNN模型Eagle7B挑战了Transformer的霸主地位。该模型在多语言基准测试中表现卓越,同时推理成本降低数十倍。通过不断探索和创新,人工智能技术将更好地为人类社会和个体提供服务。
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【新智元导读】当前的视觉模型哪个更好?Meta团队最新一波研究来了。如何根据特定需求选择视觉模型?ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型,在ImageNet之外的指标上如何相互比较?来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究,在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。-CLIP模型具有较高的形状偏差,与其ImageNet精度相比,分类错误较少。
【新智元导读】AI算命将可以预测人类的意外死亡?丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型,成功预测了意外死亡和性格特点。AI真的可以用来科学地算命了!?丹麦技术大学的研究人员声称他们已经设计出一种人工智能模型,据说可以预测人们的生活中的重大事件和结果,包括每个人死亡的大致时间。当研究人员查看低概率区域的实际死亡时,研究人�
在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代,大核CNN又“杀了回来”,成为了一匹新的黑马。腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构,图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。作者已经放出了所有代码,并将所有模型和实验脚本开源。