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武汉美斯坦福

武汉美斯坦福

2018 年 8 月 16 日,武汉美斯坦福携手深圳智恒战略性新兴产业园共同举办的“深圳IT软件人才双选会”,本次双选会在深圳智恒产业园 30 栋多媒体功能厅隆重举行,并取得圆满成功。来自湖北工业职业技术学院、湖北生物科技职业学院、湖北大学知行学院、湖南工程职业技术学院、湖南安全技术职业学院等多所学校美斯坦福校企共建计算机网络技术和软件技术专业的 300 多名求职学生参加了本次双选会。求职现场,学生们热情高涨,就各自的?...

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  • 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

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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

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  • 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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  • 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

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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

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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

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  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 提示工程没用了?MIT、斯坦福推主动提问框架GATE 让大模型主动提问

    最新研究发现,传统的提示工程在AI领域正逐渐被一种新型机器学习框架所替代,这一框架名为GATE。GATE允许大型模型主动向人类提问,以更好地理解用户的偏好,从不再依赖用户提供的提示信息。提示工程是否会消失,以及如何应对这一变化,仍有待进一步讨论和观察。

  • 斯坦福研究发现全球最大AI模型Llama 2缺乏透明度

    斯坦福大学最近发布的研究报告指出,全球最大的AI基础模型开发者,包括Meta和OpenAI在内,未能提供足够的关于其潜在社会影响的信息。这一研究名为“基础模型透明度指数”,旨在追踪顶级AI模型开发者是否公开信息,以便了解他们的工作及人们如何使用其系统。这一研究突显了AI行业在透明度方面面临的挑战,以及监管对于促进更多透明度的重要性。

  • 斯坦福博士推加速推理新方法Flash-Decoding 长上下文LLM推理速度提8倍

    FlashAttention团队最近推出了一项名为Flash-Decoding的新方法,旨在加速大型Transformer架构的推理过程,特别是在处理长上下文LLM模型时。这项方法已经通过了64k长度的CodeLlama-34B的验证得到了PyTorch官方的认可。这个新方法的推出为深度学习领域带来了更多的创新和性能提升。

    LLM
  • 0.2美元微调就能让ChatGPT彻底破防!普林斯顿、斯坦福发布LLM风险预警:普通用户微调也影响LLM安全性

    【新智元导读】微调LLM需谨慎,用良性数据、微调后角色扮演等都会破坏LLM对齐性能!学习调大了还会继续提高风险!虽说预训练语言模型可以在零样本设置下,对新任务实现非常好的泛化性能,但在现实应用时,往往还需要针对特定用例对模型进行微调。微调后的模型安全性如何?是否会遗忘之前接受的对齐训练吗?面向用户时是否会输出有害内容?提供LLM服务的厂商也需要考虑到,当给终端用户开放模型微调权限后,安全性是否会下降?最近,普林斯顿大学、IBM、斯坦福等机构通过redteam实验证明,只需要几个恶意样本即可大幅降低预训练模型的安全性,甚至普通用户的微调也会影响模型的安全性。不管真正的原因是什么,研究人员假设,如果能够在未来的对齐工作中巩固那些不太稳健的危害类别,可能能够进一步提高良性微调情况下的整体安全性。

  • A轮获NVIDIA领投1亿美元融资,大模型先驱和斯坦福教授用AI颠覆制药业

    AI生物医药领域,DeepMind的AlphaFold是最出名的研究,它几乎完整解析了所有蛋白质结构。AlphaFold的AI系统基于Transformer架构Transformer论文主要的作者JakobUszkoreit也已投身AI医药领域。数据安全的逻辑下,很可能诞生一批中国本土的AI药物研发和AI医疗健康创业公司,十分值得期待。

  • Xwin-LM击败GPT-4登顶斯坦福AlpacaEval 多项性能评估表现出色

    Xwin-LM是一款基于Llama2微调的语言模型,最近在斯坦福大学的AlpacaEval评估中一举击败了GPT-4,登上了榜首之位。这一成就引发了广泛的关注,因为GPT-4一直以来在AlpacaEval上表现出色,胜率超过95%。这一研究对于推动自然语言处理领域的进步具有重要意义。