斯坦福
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干货！斯坦福发布《2024 年人工智能指数报告》
斯坦福大学人工智能研究院发布的《2024年人工智能指数报告》提供了对2023年人工智能领域进展的全面分析，覆盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等多个方面。以下是报告的一些关键要点:技术进步:行业研究贡献:行业在AI研究方面发挥了重要作用，2023年贡献了51个重要的机器学习模型学术界仅贡献了15个。报告也强调了需要关注AI的伦理、责任和社会影响，以确保其发展能够造福全人类。
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CS25官网体验入口 斯坦福大学深度学习AI课程免费在线使用地址
CS25是斯坦福大学提供的一门课程，主要探讨深度学习模型Transformers，该模型在全球范围内产生了巨大影响。课程邀请了Transformers研究领域的前沿人物，讨论从GPT和Gemini等LLM架构到创造性应用在内的最新突破。要了解更多关于CS25课程的信息，以及开始您的深度学习之旅，请访问CS25官方网站。
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斯坦福推可以在手机端跑的大模型 Octopusv2超越GPT-4一夜爆火
斯坦福大学的研究团队近日推出了一款名为Octopusv2的新型人工智能模型，这款模型以其在端侧设备上的强大运行能力受到广泛关注。论文:Octopusv2:On-devicelanguagemodelforsuperagent论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.01744模型主页:https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2Octopusv2的推出，标志着设备端AI智能体时代的来临。对于那些对AI技术充满热情的开发者和企业来说，Octopusv2无疑提供了一个全新的�
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斯坦福团队大模型Octopus v2火了：手机就能运行 准确性超越GPT-4
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。
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荐 李飞飞主讲，斯坦福2024 CS231n开课，依旧座无虚席
「这是自Karpathy和我2015年启动这门课程以来的第9个年头，这是人工智能和计算机视觉令人难以置信的十年!」知名AI科学家李飞飞的计算机视觉「神课」CS231n，又一次开课了。总共600多位学生报名，第一堂课的现场座无虚席:从2015年到如今，CS231n已经走到九个年头，也成为了一代计算机视觉专业学生心中的「必修课」:虽然课程代码不变，但可以猜到，2024年的课程相比2021年版本的课程有不少新增内容，这还要归因于视觉生成技术三年来的巨大飞跃。值得注意的是，在CS25课程中，除了基于自然语言处理的演讲内容之外，也覆盖了视觉Transformer的相关内容。
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荐 GPT-4“荣升”AI顶会同行评审专家？斯坦福最新研究：ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成
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
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斯坦福大学研究人员发布新机器学习方法C3PO：根据上下文定制大型语言模型
斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法，旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天，语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴，预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。
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斯坦福开发机器人学习框架UMI 可直接复制人类操作给机器人
UMI是斯坦福开发的一个机器人数据收集和策略学习框架，通过手持式夹持器和精心设计的接口进行数据收集。该框架能够将人类在复杂环境下的操作技能直接转移给机器人，无需人类编写详细的编程指令。通过UMI，机器人能够快速学习新任务，提高操作能力，降低学习成本，推动机器人技术在各领域的广泛应用。
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荐 文生图新SOTA！Pika北大斯坦福联合推出RPG，多模态助力解决文生图两大难题
【新智元导读】近日，北大、斯坦福、以及PikaLabs发布了新的开源文生图框架，利用多模态LLM的能力成功解决文生图两大难题，表现超越SDXL和DALL·E3近日，北大、斯坦福、以及爆火的PikaLabs联合发表了一项研究，将大模型文生图的能力提升到了新的高度。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.11708.pdf代码地址:https://github.com/YangLing0818/RPG-DiffusionMaster论文作者提出了一个全新的免训练文本�
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荐 GPT-4准确率最高飙升64%！斯坦福OpenAI重磅研究：全新Meta-Prompting方法让LLM当老板
【新智元导读】大模型幻觉问题还有另一种解法?斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法，能够让大模型成为全能「指挥家」，汇聚不同专家模型精华，让GPT-4的输出更精准。当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。在加入微软研究院之前，他曾在乔治亚理工学院和丰田工业大学芝加哥分校担任计算机科学助理教授。
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荐 AI看图猜位置，准确率超90%！斯坦福最新PIGEON模型：40%预测误差不到25公里
【新智元导读】在社交媒体上发照片要谨慎了，AI工具一眼就能识破你的位置!随手在网络上发布的一张照片，能暴露多少信息?外国的一位博主@rainbolt就长年接受这种「照片游戏」的挑战，网友提供照片，他来猜测照片的具体拍摄地，有些照片甚至还能猜到具体的航班细节。是不是细思极恐?但「照片挑战」也同样抚慰了很多人心中的遗憾，比如拿着一张父亲年轻时候拍的照片，
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斯坦福推新AI模型 可快速找出图片中位置，准确率92%
一群斯坦福大学研究生发布了一个新项目，他们的AI模型经过了10万个随机位置、50万个街景图片以及其他图片的训练。这个模型能够快速准确地找出图片中的位置，目前的准确率达到了92%。所以对于普通用户来说，保护好隐私是至关重要的。
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大翻车！斯坦福超火机器人自曝内幕，研究者救场还受伤了，网友：放心了
爆火的斯坦福全能家务机器人MobileALOHA，大!翻!!车!!!你以为它擦个红酒轻易举，但实际上却是这样的:全给你弄撒喽，顺带碎个杯子……你以为它能化身大厨娴熟烹炒，结果给你上演一个炒锅底:MobileALOHA的翻车大合集还不止这些。例如刚才炒完虾的锅，哎呦喂，一不小心没拿住:即使小哥一个箭步冲上去也没阻止“悲剧”的发生。除了这两家，李飞飞团队也一直在跟进，其名为VoxP
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荐 AI视野：通义千问上线通义舞王；斯坦福炒虾机器人爆火；Midjourney艺术家数据库泄露；Meta发布AI调试工具HawkEye；小冰大模型获备案
阿里云通义千问APP近日上线了一项名为“通义舞王”的免费功能，用户只需在APP内输入相应口令并上传照片，系统即可生成个性化的舞蹈视频。Meta发布生成式AI调试工具HawkEyeMeta发布了一款名为HawkEye的生成式AI调试工具，旨在解决机器学习模型在生产中面临的挑战。它能够帮助模型更好地理解和分析图像内容。
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斯坦福炒虾机器人爆火全网！成本仅22万元，能做菜还会洗碗
斯坦福华人团队开发的炒虾机器人MobileALOHA成为了全网的热议话题。这个机器人能够炒菜、洗碗等各种复杂任务，仅用50个演示就能够让机器人始终如一地完成一项任务。整个机器人的设计成本仅为22万元，相比其他类似机器人的价格要低廉许多。
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维基百科+大模型打败幻觉！斯坦福WikiChat性能领先GPT-4
斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型，命名为WikiChat，通过优化和改进，成功解决了大模型的幻觉问题，并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，远远超过了GPT-4的66.1%。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题�
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荐 谷歌Gemini大逆转？斯坦福Meta华人证明其推理性能强于GPT-3.5
【新智元导读】谷歌放出的Gemini，在对标GPT的道路上似乎一直处于劣势，Gemini真的比GPT-4弱吗?最近，斯坦福和Meta的学者发文为Gemini正名。Gemini的推理能力，真的比GPT-4弱吗?此前，谷歌憋出的重磅复仇神器GeminiPro，被发现在常识推理任务中落后于OpenAI的GPT模型。这表明模型已经掌握了空间关系和物理后果，具备了类似人类认知的复杂视觉信息能力。
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清华、斯坦福、加大开源，图片生成高精准3D模型
随着ChatGPT的出现以及广泛应用，通过文本生成文本、视频、音频等内容，成为实现技术民主化的关键手段。在3D模型领域通过文本生成并不成熟，多数方法是通过图片。这样通过不断地优化，网格表面的颜色信息会逐渐跟多视角图片越来越接近，从实现纹理的提升。
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假扮卧底，骗AI泄露代码拯救人类？ 斯坦福小哥用GPT-4开发游戏惊呆网友
【新智元导读】最近，一位斯坦福小哥用ChatGPT、DALL·E3和Midjourney联合生成了一款游戏，要求人类扮演AI，从AI那里骗取代码来拯救人类。由AI开发的AI游戏来了!最近，这款由ChatGPT、DALL·E3和Midjourney等AI联合生成的游戏，震惊了网友。相信不久后，Ramón会用「ThusSpokeZaranova」给我们带来新的惊喜。
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荐 可验证大模型输出、训练来源，斯坦福提出“统一归因”框架
随着ChatGPT等大模型被广泛应用在实际业务中，其输出内容的真实、可靠、安全性成为了重点。学术界则使用“归因”来表示追查、证实内容。斯坦福便是将协同归因和贡献归因的主要功能，整合在一个框架中方便开发者对大模型进行各种安全、内容验证。
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斯坦福提出“统一归因”框架 保证大模型输出的真实性和可靠性
随着大型语言模型在实际业务中的广泛应用，确保其输出的真实性和可靠性成为亟待解决的问题。学术界采用“归因”方法来追踪和证实模型输出的内容。斯坦福提出的“统一归因”框架为解决这一问题提供了新的思路和方法，有望推动大模型在各行业中的更广泛应用。
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斯坦福大学研究生开发名为PIGEON的AI模型 仅通过几张照片找到你的位置
斯坦福大学的研究生们开发了一款名为PIGEON的应用程序，可以仅仅通过查看Google街景图像或其他图像来确定具体位置，其准确率令人印象深刻。根据预印本论文的数据，PIGEON可以以92%的准确率预测所拍摄国家，并且在40%的猜测中可以将位置定位在目标位置的25公里范围内。在将来的发展中，必须更加重视这些问题，并确保合适的保护措施得以实施。
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李飞飞携斯坦福联袂谷歌推出比肩Pika的视频生成模型W.A.L.T
谷歌与李飞飞的斯坦福团队携手推出了基于Transformer的视频生成模型W.A.L.T，标志着2023年成为AI视频元年。该模型利用因果编码器和窗口注意的变压器架构，成功将图像和视频压缩到一个共享的潜在空间，实现了联合训练和生成。在视频生成建模方面，W.A.L.T以其卓越性能和创新性设计成为当前研究的焦点，为学术界和工业界提供了有力的参考和启示。
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MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练会让中度模型“结构顿悟”
最新研究指出，经过过度训练，中度的Transformer模型能够展现出结构性泛化能力，这一现象被称为"结构顿悟"。在自然语言处理中，先前的研究认为像Transformer这样的神经序列模型在泛化到新的结构输入时难以有效地捕捉句子的层级结构。这一发现有望在未来的深度学习研究中引起更多关注，为模型设计和训练策略提供指导。
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斯坦福CMU提出新序列模型Mamba 性能优于Transformer
斯坦福大学和卡内基梅隆大学的研究团队联合提出了一种新的序列模型，名为Mamba，它在语言、音频和DNA序列等任务上超越了Transformer模型。Mamba采用了一种新的架构，具有线性复杂度和更高的推理吞吐量。Mamba的出现对于序列建模领域来说是一个重要的突破，未来还有许多研究和实践的工作需要进行。
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斯坦福华人博士文生视频Pika 1.0爆火！4人公司估值2亿，OpenAI联创参投
【新智元导读】仅有四人的初创公司，已经融资5500万美元，融资名单几乎集齐了硅谷的半壁江山，半年用户超50万，今天，Pika1.0闪亮登场，电影级特效震撼全网。RunwayGen-2最强竞品Pika，暌违半年忽然放出大招——Pika1.0正式发布!仅成立六个月，Pika就结束了测试版，正式发布了第一个产品，能够生成和编辑3D动画、动漫、卡通和电影。Pika的闯入，无疑再次搅动了AI视频领域的格局，战场上已经硝烟滚滚。
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斯坦福大学研究NOIR系统：实现用意念控制AI机器人
斯坦福大学最新研发的NOIR模型，成为一项引人注目的技术突破。这一通用型模型通过解码大脑信号，实现了人类通过思维来操控机器人的目标。这一突破性的技术将为未来的科技发展开辟新的方向，为社会的发展带来更多可能性。
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斯坦福大学研究：通过自动偏好排名和NLP进展，降低大语言模型错误率
研究人员从斯坦福大学和UNCChapelHill共同努力解决了大语言模型产生的事实性错误的问题，这些错误被称为“幻觉”。在没有人工标记的情况下，研究人员通过微调LLMs，采用新颖的方法，以在开放式生成环境中提高事实准确性。对提取原子事实的简化方法进行调查，并将事实性调谐方法扩展到更大的模型，如GPT-4，提出了进一步探讨的建议。
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斯坦福大学提出RT-Sketch 手绘轮廓助机器人完成任务
斯坦福大学的研究人员发现，手绘一个大致的轮廓，让机器人完成任务，是一种新颖的沟通方式。这种方式对于标准的拾取和放置任务非常有效。手绘轮廓助机器人任务完成，成为了一种创新的沟通方式，将为工业生产和智能技术的发展带来新的动力。
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UNC斯坦福等推出通用修正器LURE 多模态物体幻觉下降23%
一项由北卡教堂山、斯坦福、哥大、罗格斯等大学的研究人员合作开发的通用修正器LURE已经面世，旨在应对多模态大模型中出现的物体幻觉问题。这些幻觉问题包括物体共现、不确定性和物体位置，这些问题会对视觉摘要、推理等任务产生负面影响。LURE是一项有望解决多模态大模型中幻觉问题的重要工具，通过对关键因素的分析和修正，为这些模型提供更准确的输出，有望在多领域的人工智能应用中产生积极影响。
