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Transformer大模型尺寸变化,正在重走CNN的老路!看到大家都被LLaMA3.1吸引了注意力,贾扬清发出如此感慨。拿大模型尺寸的发展,和CNN的发展作对比,就能发现一个明显的趋势和现象:在ImageNet时代,研究人员和技术从业者见证了参数规模的快速增长,然后又开始转向更小、更高效的模型。”所以,或许更高效的小·大模型,能够重新定义AI的“智能”,挑战“越大越好”的假设。
人工智能公司OpenAI正就授权CNN、福克斯和时代周刊等媒体公司的内容进行谈判,以增强其ChatGPT聊天机器人的产品。这些谈判发生在该公司面临侵犯版权指控的背景下。一组包括普利策奖获得者在内的11名非虚构作品作者加入了一项诉讼,指控OpenAI和Microsoft未经许可使用其著作进行人工智能程序的训练。
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。
Meta的FAIR团队再次迎来一位大佬级研究科学家的离职消息,R-CNN的作者RossGirshick决定离开Meta,加盟艾伦人工智能研究所。这也是近期FAIR团队内部的一系列离职动荡中的最新发展。这一系列的动荡也让业界对Meta在AI领域的发展保持关注,以期看到他们在人才留存和创新方面取得更多进展。
视觉Transformer成为各类视觉任务如物体识别和图片分类的有效架构。这是因为自注意力可以从图片中提取全局信息卷积核大小限制了卷积神经网络只能提取局部信息。他们的贡献有:1)提出了紧凑高效的视觉Transformer模型DualToken-ViT,通过卷积和自注意力的优势实现有效的注意力结构;2)提出位置感知全局令牌,通过图像位置信息来增强全局信息;3)DualToken-ViT在相同FLOPs下在多个视觉任务上表现最好。
京都大学的研究人员利用卷积神经网络技术,基于水稻冠层照片快速准确预测粮食产量。这项研究成果发表在《植物表型学》杂志上。该研究为利用AI技术快速准确预测全球各地粮食产量提供了可行方案,可望助力全球农业发展,保障粮食安全。
继纽约时报,CNN、路透社等在内的多家主流新闻媒体也开始在其网站上屏蔽OpenAI的GPTBot网络爬虫,限制它继续获取这些媒体的内容。TheVerge最先报道《纽约时报》在其网站上屏蔽了GPTBot。Google最近还向澳大利亚政府提出,除非新闻媒体明确选择退出,否则人工智能系统应该可以默认获取这些媒体的内容来训练模型。
随着人工智能技术的不断发展和应用,图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起,卷积神经网络已经成为了处理图像分类任务的主流模型。相信随着技术的不断发展和进步,该技术在未来会有更广泛的应用和更加出色的表现。
不过据熟悉此事的人士披露,该平台每天只收获了不到1万名观众...通过使用SensorTower汇编的数据,Insider发现CNN应用(用户必须下载以使用CNN+)在流媒体服务推出的当天仅获得18,000个新安装...Quibi这个短命的服务持续了不到六个月...CNN+于3月29日推出,费用为5.99美元/月或59.99美元/年...
Sensor Tower发布的初步数据显示,包含了新流媒体服务CNN+的CNN应用在推出当天新增了约18000个安装量...CNN的一位高管说,推出时的预算约为2.5亿美元...Sensor Tower预测,在CNN+推出最初的六天里,CNN应用的安装量跟之前的六天相比增加了33%,达到77000个...由于该公司将CNN+捆绑在CNN应用内,所以反映退出用户采用情况的数字并不代表新的安装量......