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德国卡尔斯鲁厄理工学院和杜伊斯堡-埃森大学的研究人员利用计算机辅助神经网络成功识别出网球比赛中运动员的情绪状态。这项研究首次使用实际比赛数据对基于人工智能的模型进行训练。鉴于将来这种技术在实践中的应用,提前明确伦理和法律问题至关重要。
据一位艺术品鉴定专家的研究发现,有多达40幅假作品正在eBay上出售,其中包括幅被标榜为莫奈的作品和一幅被标榜为雷诺阿的作品。这位专家卡琳娜・波维奇博士利用先进的人工智能技术对这些在该在线平台上出售的画作进行鉴别震惊地发现其中许多作品有“很高的可能性”是“不真实的”。我认为人们应该受到警告。
他们发现了一种新颖的攻击方式,利用窃取的云凭证针对云托管的大型语言模型服务,目的是向其他威胁行为者出售访问权限。该攻击技术被Sysdig威胁研究团队命名为LLMjacking。”建议组织启用详细日志记录,并监视云日志以发现可疑或未经授权的活动,同时保建立有效的漏洞管理流程以防止初始访问。
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法,该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1,该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调,以解决数据集中的噪声和分布不匹配,并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
在文档处理中,特别是在视觉丰富的文档中,高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs,如发票、水电费单和保险报价,在业务工作流中随处可见,通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路,标志着该领域迈出了重要的一步。
加利福尼亚大学圣地亚哥分校和南加利福尼亚大学的研究人员最近推出了一种名为CyberDemo的新型人工智能框架,旨在通过视觉观察进行机器人模仿学习。传统的模仿学习方法通常需要大量高质量的示范数据来教导机器人完成复杂任务,特别是对于需要高度灵巧的任务来说。虽然为每个任务设计模拟环境需要额外的工作,但减少了数据收集的人为干预,并避免了复杂的奖励设计�
一组来自康奈尔科技大学、Intuit和以色列理工学院的研究人员创建了一种名为"MorrisII"的新型计算机蠕虫,能够利用和操纵生成式人工智能系统执行恶意任务。MorrisII是一种精心设计的输入,在被AI模型处理时会自我复制并进行如发送垃圾邮件、窃取敏感数据等违规行为。研究人员警告,随着AI系统在智能手机和汽车等领域的集成,此类攻击的潜在影响将更加严重。
旧金山初创公司Anthropic,由前OpenAI工程师创立并由一对兄妹领导,于今日宣布推出迄今为止最强大的面向消费者的大型语言模型系列之一,名为Claude3。亚马逊迅速将其中一款模型,Claude3Sonnet——在智能和成本方面属于中档的模型,添加到其AmazonBedrock托管服务中,用于在AWS云中开发AI服务和应用。VentureBeat的使命是成为技术决策者获取有关变革性企业技术的知识并进行交易的数字城市广场。
宾夕法尼亚大学、多伦多大学和Vector研究所的研究人员推出了一款名为DataDreamer的新工具。DataDreamer是一款综合解决方案,旨在简化和管理各种任务中的大语言模型的集成和利用。有了DataDreamer,研究人员有了一个强大的盟友,可以解决大语言模型的复杂性,开启新的可能性。
在人工智能领域,多模式大语言模型在推动进步方面发挥了巨大作用,但它们面临处理误导性信息的挑战,可能导致不正确或产生幻觉的响应。这种脆弱性引发了对MLLM在需要准确解释文本和视觉数据的应用中可靠性的担忧。作为一个不断发展的领域,解决这些挑战对于在现实应用中部署MLLMs至关重要。