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AI写了这么多代码,你还应该学习计算机科学吗?新的数据表明,学生们仍然成群结队地在大学里选修计算机:加州大学伯克利分校计算机科学专业的一年级申请人数猛增48%!UCB教授分析,AI还没有学会创新,人类软件开发者可以利用AI提质增效。围绕生成式人工智能最广泛的担忧之一,就是这项技术是否会让打工人失业。在最乐观的前景中,AI带来的所有生产力提升将刺激对软件的
在预测分析不断演变的领域,预测的艺术和科学成为决策的关键工具,涵盖从政府政策到企业战略的各个领域。预测主要依赖统计方法,依靠丰富的数据和潜在模式的微小变化。这项研究的影响超越学术兴趣,有望在我们探索未来不确定性的过程中影响政府、企业等决策过程。
【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。
加州大学伯克利分校的研究人员推出了一款名为Starling-7B的开放式大型语言模型,采用了一种称为ReinforcementLearningfromAIFeedback的创新训练方法。RLAIF的独特之处在于利用其他人工智能模型的反馈来提升性能,相较于传统的人工反馈,这种方法更具有成本效益、速度快、透明度高、可扩展性强的优势。感兴趣的人还可以在聊天机器人领域测试该模型。
备受国内外关注的天才少年曹原,因其在石墨烯领域的杰出研究成果,即将于2024年7月起加盟加州大学伯克利分校担任电子工程与计算机科学系助理教授。曹原1996年出生于四川成都,曾就读于中国科技大学,随后在麻省理工学院攻读博士学位。相信在未来,曹原将继续在扭曲电子学领域取得更多突破,为科学研究和学术发展做出更多贡献。
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。
【新智元导读】AI无法打败AI,不是没有道理。上千万人围观的婴儿死亡照片,AI检测工具竟无法给出一致答案。在AI模型加速迭代当下,想要有「火眼金睛」太难了。