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“他们会设法复制一切,却无法复制我的思想,我让他们辛苦偷窃,却永远落后我一年半载。”——RudyardKipling美国大模型抄袭了中国?6月初,一些眼尖的网友发现,一个来自美国斯坦福大学的AI团队于5月29日发布了一款名为Llama3V的大模型,号称只要500美元就能训练出一个SOTA多模态模型,且效果比肩OpenAI的GPT-4V、谷歌DeepMind开发的GeminiUltra与Anthropic目前能力最强的模型ClaudeOpus。�
在2024年4月19日,斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发布了其备受瞩目的2024年人工智能指数报告。这份全面的研究报告深入分析了人工智能的现状,探讨了主要趋势、进步和挑战。这份报告的见解可以作为导航AI领域的宝贵资源,帮助我们为实现一个更加公平、可持续和有益的AI驱动未来制定路线。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
2023斯坦福大学的AI指数报告揭示了印度在全球人工智能领域的重要角色。该报告显示,印度在AI技能渗透率方面名列全球前茅,具有最高的AI技能渗透率。印度正在充分利用其杰出的人才储备,将AI应用于解决全球性问题,如健康、教育和营养,为AI领域的进步做出了积极贡献。
决策树是一种广泛使用的著名机器学习算法,可用于分类和回归任务。斯坦福大学的研究人员在最新论文中提出了一种称为MAPTree的决策树归纳算法,这是基于贝叶斯决策树理论的一种改进方法。这项突破不仅利于决策树算法本身的发展,也为决策树在数据挖掘等领域的应用带来了新的契机。