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自回归文生图,迎来新王者——新开源模型Infinity,字节商业化技术团队出品,超越DiffusionModel。值得一提的是,这其实是从前段时间斩获NeurIPS最佳论文VAR衍生来的文生图版本。Infinity2B和20B的模型都已经开放了网站体验,感兴趣的同学可以试一试效果。
在众多人工智能顶会中,NeurIPS属于什么段位?有人将其代入《甄嬛传》宇宙做了张图:大概配享「后位」。图源:小红书用户@云卷月舒这一排名可能存在争议,但毋庸置疑的是,NeurIPS在AI顶会中始终稳居前三,并且长期处于GoogleScholar全球所有学科期刊、顶会的前十名。这对于决策智能、强化学习、博弈和生成式模型等领域的研究者和从业者来说,都是一次很好的实践和研究机会。
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
黑芝麻智能科研论文成功发表在人工智能顶级会议NeurIPS2023。NeurIPS作为当前全球最负盛名的人工智能学术会议之一,讨论涵盖深度学习、计算机视觉、大规模机器学习等众多细分领域。黑芝麻智能研究团队希望,提供栅格化这种全新的视角去理解和处理地图矢量化任务,能够为地图矢量化的进一步创新提供基础,最终促进与助力安全可靠的自动驾驶技术的发展,为智能驾驶行业进步源源不断贡献中国“芯”力量。
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从辅助表征高效地提取到长期未来信息。马尔科夫决策过程在具体分析两种结构性信息之前,我们先介绍产生状态序列的马尔科夫决策过程的相关定义。,使预测器的输出能逼近真实状态序列的傅里叶变换,从鼓励表征编码器提取�
NeurIPS收录的一项新研究,让大模型也学会“读心术”了!通过学习脑电波数据,模型成功地把受试者的脑电图信号翻译成了文本。且整个过程不需要大型设备,只要一块特制的“头巾”就能实现。同实验室的JinzhaoZhou和Yu-KaiWang,以及悉尼大学的ZhenWang也参与了此项目。
手是人类与世界交互的重要部分,手的缺失会大大影响人类的正常生活。北京大学董豪团队通过将扩散模型和强化学习结合,使机械手能根据人手腕部的移动轨迹,自适应的抓取物体的不同部位,满足人类多样化的抓取需求,目前该工作已被NeurIPS2023接收。论文一作吴天昊,现为北京大学博士生,导师为董豪老师,研究方向为灵巧手操纵算法。
单图像超分辨率作为一项提高计算机视觉领域中图像分辨率的底层视觉任务,凭借从退化的低分辨率对应恢复高分辨率图像的优势,在上述场景中得以广泛应用,而这一任务被称为图像盲超分辨率问题...借助于AI技术的不断革新,腾讯优图内容生成团队深入研究超分技术,提出了图像盲超分新算法,更好地处理真实世界图像超分,相关论文发表在神经信息处理系统大会NeurIPS2021......
摘要:字节跳动在隐私保护上的最新研究,有利于打消联邦学习上对标签数据安全的顾虑,进一步推动隐私计算的发展。 第三十四届神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,以下将简称 NeurIPS2020),于 2020 年 12 月中旬在线上举行。在本届会议上,字节跳动联邦学习隐私保护最新研究论文被 NeurIPS2020 的联邦学习 Workshop 接收,并进行了线上分享。 NeurIPS 作为机器学习和计算
10月23日消息,近日,人工智能研究领域顶级会议NeurIPS(神经信息处理系统大会)正式在官网公布NeurIPS 2020接收论文表。阿里安全图灵实验室与中科院计算所等科研单位共同完成的《启发式领域适应》(Heuristic Domain Adaptation)获录入选。据了解,作为国际公认顶级会议,NeurIPS代表当今机器学习人工智能领域的最高水平,主要聚焦于人工智能和自然神经信息处理,具有广泛的国际影响力。今年,第33届NeurIPS会议创纪