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【新智元导读】谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为,如果用大语言模型的思路来做大视频模型,能解决很多语言模型不擅长的问题,可能能更进一步接近世界模型。OpenAI开年推出的史诗巨作Sora,将改变视频相关领域的内容生态。虽然视频生成模型面临着如虚假生成和泛化能力等挑战,但它们有潜力成为自主的AI智能体、规划者、环境模拟器和计算平台,并最终可能作为�
谷歌的Gemini1.5和OpenAI的Sora模型引发热议,但这些模型是否真的能很好地理解世界?以Sora为例,虽然给人们带来了惊喜,但在模拟复杂物理原理方面存在一定局限性,如健身男子倒跑跑步机。随着大型模型的发展,固有的缺点也显现出来,模型在处理现实世界难以用语言描述的内容时表现困难,长程任务也难以处理。该研究的推出将为语言模型更好地理解物理世界打开新的可能�
UC伯克利的CV三巨头推出首个无自然语言的纯视觉大模型,第一次证明纯CV模型也是可扩展的。更令人震惊的是,LVM竟然也能做对图形推理题,AGI火花再次出现了?计算机视觉的GPT时刻,来了!最近,来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型,并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的。下图展示了一些不容易用语言描述的提示——这是LVM可能最终胜过LLM的任务类型。
LLM,如ChatGPT,可以轻松地产生各种流利的文本,但是它们的准确性有多高呢?语言模型容易产生事实错误和幻觉,这让读者在决定是否相信一个信息来源时知道是否使用了这些工具来做新闻文章或其他信息文本的幽灵写作。这些模型的发展也引发了对文本的真实性和原创性的担忧,许多教育机构也限制了ChatGPT的使用,因为内容很容易生成。这对于那些依赖于AI生成内容做出决策的用户来说,具有重要的意义。
生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络,只需单步即可生图。最新研究的代码,未来将在GitHub上公开。
加州大学伯克利分校的一组研究人员成功使用ChatGPT生成了大规模数据集,以研究在应对气候变化中有用的金属有机框架材料。根据发表在《美国化学学会志》的一项研究显示,ChatGPT的应用可以快速收集金属有机框架的数据,从加速相关研究。研究还表明,这种方法可应用于化学的其他领域,展示了人工智能如何加速科学研究。
UC伯克利发起了大语言模型版排位赛,让大语言模型随机进行battle,并根据它们的Elo得分进行排名。排行榜数据显示,Vicuna以1169分排名第一,Koala位列第二。之后不仅会定期更新排位赛榜单还会优化算法和机制,并根据不同的任务类型提供更加细化的排名。