这个AI让我和60岁的自己聊天，治好了我的精神内耗
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6131 点击 2024-10-15 10:07
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技术壁垒逐渐降低，对工厂自身的考验已经开始。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息，从而构建出更全面的世界观。例如，在一个自动驾驶场景中，图像数据可以帮助系统识别道路上的行人，而雷达数据则能够感知车距，两者结合能够显著提升决策准确性。
世界上充满了病毒。这些传染性生物体被广泛认为是地球上最丰富的生物实体。但我们对病毒及其在我们世界中所扮演角色的全面理解受到了我们对其惊人多样性知识匮乏的限制。
RoomGPT是一个基于AI的工具，可以通过上传房间照片重新设计你的房间。
前些日子，特工宇宙关注到了一款名为「ResearchFlow」的产品。
在过去的一年多时间里，硅谷科技评论（SVTR）AI创投库除了记录3000多家初创公司创业故事之外，我们还详细分析了全球几十家成功突破的初创企业从零到一百万美元的成长历程，包括11x.ai、Bardeen、Consensus、Jenni AI等公司，同时我们也为无数初创公司提供建议。
如果有一天，大家的动画都用AI来做，这个行业会好吗？
一眼假的 AI 图片，但我爸妈全信了。
GPU计算驱动AI。
特斯拉发布新款Optimus，投资者失望股价大跌。
氮化镓技术崛起，EPC引领市场趋势。
LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。
AI已完全融入数学家的工作流中。陶哲轩刚刚宣布，最新方程理论项目已完成99.9963%，众包之力外加AI辅助取得了重大成绩。他认为，剩余大约700个让人类头疼的难题，AI或许更有潜力。
经过三年的努力，ImageNet成为了一个包含1500万张互联网图像的数据集，涵盖了22000个物体类别概念。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟，研究的探索空间正由预训练转向后期训练（Post-training），OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer 的地位，还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
o1 作为 OpenAI 在推理领域的最新模型，大幅度提升了 GPT-4o 在推理任务上的表现，甚至超过了平均人类水平。o1 背后的技术到底是什么？OpenAI 技术报告中所强调的强化学习和推断阶段的 Scaling Law 如何实现？
AI能回答问题，但能不能真正“思考”？ 经常用AI搜索产品的用户会发现，这类产品在面对复杂问题时常常“掉链子”——它能模仿莎士比亚的文风，解答数学题，却可能在解决日常生活中的难题时束手无策。
在用模拟环境训练机器人时，所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。为此，李飞飞团队提出「数字表亲」，这种虚拟资产既具备数字孪生的优势，还能补足泛化能力的不足，并大大降低了成本。
是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
生活中最大的挑战之一是传达你情感、决策和行为背后的背景 。你如何将脑海中旋转的想法转化为其他人——你的同事、伴侣、治疗师——能够理解的东西？
在 Claude AI 新模型发布之际，Anthropic 的CEO Dario Amodei 发表了一篇近2万字深度长文，探讨人工智能对人类的潜在积极影响。作为斯坦福大学神经科学博士，Amodei 以严谨的学术态度定义了"强人工智能"概念，并详细阐述了它在不同核心领域可能带来的积极变革。
多年以来，无需巨大的开发成本就能解决某一需求，是许多企业一直在探索的方向。而拥有一个属于自己的软件应用，也是许多非技术人的一个梦想。
传统的歌声任务，如歌声合成，大多是在利用输入的歌词和乐谱生成高质量的歌声。随着深度学习的发展，人们希望实现可控和能个性化定制的歌声生成。
陶哲轩发起的「众包」数学研究项目终于快要迎来胜利时刻！
自近日获知自己摘得诺贝尔物理学奖之后，76 岁的人工智能教父 Geoffrey Hinton 便「闲不住」了。
11x.ai 开发的人工智能“数字员工”如 Alice 和 Jordan，能够自动化处理销售开发、客户服务等重复性任务，帮助企业提升效率，降低成本，释放人力专注于更具战略价值的工作。客户可以根据完成的任务量或实际取得的销售成果进行付费，提供更定制化的服务。
1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？ 7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。
善智者，动于九天之上。
