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9月20日,瓴羊智能科技在2024云栖大会上举办了“Data×AI:企业服务智能化,价值增长新动能”专场论坛。阿里巴巴集团副总裁、瓴羊智能科技CEO朋新宇在会上发布产品年度智能化战略:“x场景”,强调企业必须重视场景,只有通过解构场景、重构业务,才能真正拥抱AI,带来突破性增长。QuickBI智能问数已成功落地几十家头部企业,并预计在9月底结束公测正式商业化。
谷歌研究院推出了一个名为AGREE的创新框架,旨在增强大型语言模型生成内容和引用的准确性。这一框架通过检索文档中的相关段落来增强大模型生成回答的事实基础,并提供相应的引用,从提高回答的准确性,并为用户提供验证信息真实性的途径。实验结果:研究人员在Llama-2-13b等知名大模型上进行了实验,结果显示AGREE在提升内容回答准确性和引用性方面表现突出。
最近由路透社进行的一项公众意见调查显示,人们对由生成式AI工具撰写的新闻的信任度较低,但这些新闻可能会更及时且成本更低。牛津大学路透新闻研究所委托YouGov在两个主要领域进行调查:确定人们对GenAI的广泛采用情况,以及评估他们对GenAI生成的新闻的看法。”您可以在这里查看完整的调查结果。
4月28日,对于众多网友普遍关注的一个疑问——“为何微信消息撤回后仍会显示‘xx撤回了一条消息’的提示”,腾讯的张军先生给出了明确回应,他坦言:“这个问题确实存在。”他进一步解释道,通信的首要原则便是确保信息的准确送达。这样的设计旨在让双方都能对通信状态有一个清晰的了解,避免因信息的不确定性引发的误解或混淆。
斯坦福大学研究人员发布的Octopusv2模型引起了开发者社区的极大关注,其20亿参数的模型一夜下载量超过2k。这一模型可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧设备上运行,并在准确性和延迟方面表现超越了GPT-4,同时将上下文长度减少了95%。设备端AI智能体时代即将到来,Octopusv2的发布为这一趋势注入了新的活力。
谷歌DeepMind的研究团队发布了一项新研究,介绍了一种名为“Search-AugmentedFactualityEvaluator”的人工智能系统。该系统利用大型语言模型将生成的文本分解成个别事实,并利用谷歌搜索结果来确定每个声明的准确性。我们才能评估自动事实检查对打击错误信息的实际影响。
在当今的数字时代,图像生成任务的重要性日益凸显。一个长期存在的问题是文本渲染的准确性。改善场景中的文字显示:Glyph-ByT5还可以改善现实场景图片中文字的显示,无论是路标、广告牌还是衣服上的文字,都能清晰、准确地呈现。
OpenAI、斯坦福大学的研究人员推出了一个创新大模型增强框架——Meta-ProMetating。Meta可增强GPT-4、PaLM和LLaMa等模型的性能,使生成的内容更加精准、安全可靠。指挥模型再根据这些反馈进行调整和修正并进行自适应学习,以生成更准确和可靠的最终答案。
GoogleGemini1.5推出了一项令人瞩目的技术突破,该版本引入了一个拥有高达一百万个令牌的上下文窗口功能。这项新功能旨在处理完整的书籍甚至电影,其准确性关注。如果其可靠性低于90%,那么实际中的巨大容量的上下文窗口运用中可能并不具备专业的帮助。
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。