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【新智元导读】ChatGPT能耗惊人,该怎么解?谷歌DeepMind新算法JEST问世,让LLM训练的迭代次数降低13倍,计算量减少10倍,或将重塑AI未来。ChatGPT早已成为世界耗能大户:一天用掉超50万度电,相当于1.7万个美国家庭的用电量!然,大模型对能源的吞噬,远不仅如此。未来的工作可以探索一种方法,从指定的下游任务中如何推断出参考数据集的组成和分布。
人们普遍认为RNN是无法并行化的,因为其本质上的序列特性:其状态依赖于前一状态。这使得人们难以用长序列来训练RNN。从图中可以看到,使用DEER方法时的验证准确度图表与使用序列方法时的很相近。
朱松纯表示:“联合实验室要锚住国际最前沿的人工智能发展趋势,面向国民经济发展的重大需求,在通用人工智能、元宇宙、数字人等前沿方向大胆探索,注重多学科之间的交叉与融合,探索出一条具有中国特色、体现中国智慧的发展道路,为国家的人工智能发展战略做出贡献...阿里巴巴集团首席技术官程立表示:“阿里与北京大学的合作由来已久,北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室的成立,标志着双方的合作迈入了新阶段......
内基梅隆大学机器人研究所开发的一种新的算法规划器在人类和机器人之间进行了最佳的任务分配。随着机器人越来越多地加入到人们在工厂车间、仓库和其他地方的工作中,决定谁来做哪些工作的复杂性和重要性也在增加。人更适合做一些工作,机器人更适合做一些工作。而在某些情况下,现在花时间教机器人做某项任务,以后再收获回报是有利的。卡内基梅隆大学机器人研究所(RI)的研究人员已经开发出一种算法计划器,帮助将任务委托给人类和机器人。这个名为"行动、授权或学习"(ADL)的计划器考虑了一系列职责,并决定如何最好地分配这些职责。?
全文22189字,第一部分是直播间算法的全面拆解,第二部分是基于算法的玩法研究...没有一种玩法永远有效,因为玩法同样也在进化,只是不同玩法之间的长效性不同...算法如何指导直播间的行为,这就涉及到直播间算法体系的指标拆分...ATV测试的背后就在于我直播间转款的时候,到底能转多大价格幅度的品......
周三提出的一项新两党法案可能标志着美国国会在解决有害内容的算法放大方面迈出了第一步...该法案指示研究人员确定一些减缓有害内容和错误信息传播的方法,无论是通过要求用户在分享文章前阅读还是其他措施...Lummis对该法案的支持标志着这一进程向前迈出了重要一步...Klobuchar在上个月接受The Verge采访时对立法者在年底前通过广泛的两党法案的能力表示乐观...
今天,Windows 11 系统获得了首个补丁星期二活动日发布的累积更新。考虑到 Windows 11 系统才在 10 月 5 日发布,因此该累积更新的幅度并不大,只是修复了一些兼容性问题,似乎也没有引入什么新的问题。但如果你仔细观察的话,你就会发现该累积更新的安装速度要比 Windows 10 快了很多。Windows 是一个用于全球各种环境的操作系统,特别是在这个混合环境中,每个人可能无法获得最快的互联网连接,但仍然需要通过安全补丁保持保护。
Google研究人员在AI博客上介绍了两项AI技术,能以惊艳的效果增强低分辨率图像,把低清图片变成高清图片。简单来说,就是通过重复细化的超分辨率(Super-Resolution via Repeated Refinements)的技术模型,反复增强低分辨率的图片,最后生成完整的高清图片。在实验当中,研究人员成功将64X64 像素的图像,输出成极为清晰锐利的1024X1024像素图像。这有点AMD FSR、NVIDIA DLSS超采样抗锯齿的味道了,当然那是用于动态游戏,这里只是
虽然目前 Deepfakes 换脸伪造情况在 Facebook 上并不是很突出,但这家社交网络巨头正加大对该技术的研究力度,以防范潜在的未来威胁。通过和密歇根州立大学(MSU)多位学者的合作,Facebook 创造了一种逆向设计深度假象的方法:分析人工智能生成的图像,以揭示创造它的机器学习模型的识别特征。图片来自于 The Verge这项工作非常有用,因为它可以帮助 Facebook 追踪在其各种社交网络上传播 Deepfakes 的不良分子。这些内容可能包括
想要完成复杂的任务,有时候光靠一台机器人是不够的。算法使机器人团队能够完成任务,如测绘或搜索和救援,并将浪费的精力降到最低。考虑一下寻找在森林中迷路的徒步旅行者的搜救任务,救援人员可能希望部署一队轮式机器人在森林中漫游,或许还可以借助无人机从高空搜寻现场,机器人团队的好处是显而易见的。但是协调这个团队并不是一件简单的事情。如何确保机器人不会重复彼此的努力,或在错综复杂的搜索轨迹上浪费能量?麻省理工