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AI写的论文已经在ICLR的研讨会上通过了同行评审是一口气中就中了两篇。其中一篇获得了7/6/7的同行评审分数,另一篇的审稿人也给出了7/7的成绩。但一禁了之不应是长久之策应该对学术研究从事者,特别是学生群体给予正确引导,并积极探索AI提效与学术不端之间的合理边界。
【新智元导读】这几天的维也纳,上演了一场AI圈的狂欢。在ICLR2024上,图灵巨头LeCun、Bengio纷纷现身,直接让现场挤爆,变成追星现场。2024年,若想化身为AGI元年,全世界大模型团队还有很长的路要走。
斯坦福的一篇案例研究表示,提交给AI会议的同行评审文本中,有6.5%到16.9%可能是由LLM大幅修改的这些趋势可能在个体级别上难以察觉。LLM在飞速进步的同时,人类也越来越难以区分LLM生成的文本与人工编写的内容,甚至分辨能力与随机器不相上下。希望这些研究结果能够促进对于LLM在未来信息生态系统中应该如何使用以及可能带来的影响的深入探讨,从推动出台更加明智的政
在2024世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主YannLeCun提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测不是具体的像素空间[1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,正是促进该过程的关键技术。研究者可进一步探讨多种模态间的关联问题,例如视频往往包含视觉、文本及音频信号;可尝试结合外部大语言模型或多模态模型来
能不能有一种通用的图模型——它既能够根据分子结构预测毒性,又能够给出社交网络的朋友推荐?或者既能预测不同作者的论文引用可以发现基因网络中的人类衰老机制?你还真别说,被ICLR2024接收为Spotlight的“OneforAll”框架就实现了这个“精髓”。它由圣路易斯华盛顿大学陈一昕教授团队、北京大学张牧涵以及京东研究院陶大程等研究者们联合提出。更多研究细节,可参考原�
基于Mamba的创新正不断涌现,但原论文却被ICLR放到了「待定区」。2023年,Transformer在AI大模型领域的统治地位被撼动了。无论Mamba最终能否被ICLR接收,它都已经成为一份颇具影响力的工作,也让社区看到了冲破Transformer桎梏的希望,为超越传统Transformer模型的探索注入了新的活力。
想要AI生成更长的视频?现在,有人提出了一个效果很不错的免调优方法,直接就能作用于预训练好的视频扩散模型。它最长可支持512帧。毕业后曾在UC伯克利做博士后、港中文担任四年研究员。
4 月 25 日- 30 日,机器深度学习领域顶级会议——国际表征学习大会(ICLR,International Conference on Learning Representations)正式举行。根据此前发布的论文接收结果,RealAI首席科学家朱军教授带领的TSAIL团队共发表 7 篇,位居世界第二,朱军教授与佐治亚理工学院宋乐教授并列 ICLR 2020 华人贡献榜首位。由于受到全球范围疫情爆发的影响,本届ICLR完全改为线上“云”会议,但这丝毫没有影响全球人工智能学者和研究人员的
受全球范围疫情爆发的影响,原定于 4 月 25 日在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行的人工智能顶会 ICLR 2020,宣布取消线下会议,完全改为线上。此前, 2 月 7 日在美国纽约举办的人工智能顶级会议AAAI 2020,也采取了部分线上模式,让不能到场的学者远程参会。虽然疫情让这些人工智能顶会充满变数,但丝毫不影响全球人工智能学者和研究人员的热情,他们提交了大量重要研究成果的论文。优必选悉尼大学人工智能研究中心今年也有数篇论