对话Kick:OpenAI领投900万美元,要做AI时代的Salesforce?
对话Kick:OpenAI领投900万美元,要做AI时代的Salesforce?上月,一家名叫Kick的硅谷AI记账自动化公司宣布完成900万美元种子轮融资。尽管AI/FinTech领域一直是热门吸金板块,但Kick因其特殊的融资背景格外引人注目,因为它是OpenAI Startup Fund最早期的投资组合之一。
上月,一家名叫Kick的硅谷AI记账自动化公司宣布完成900万美元种子轮融资。尽管AI/FinTech领域一直是热门吸金板块,但Kick因其特殊的融资背景格外引人注目,因为它是OpenAI Startup Fund最早期的投资组合之一。
触觉是人类感知外部环境并与之交互的重要知觉形式。
用看漫画的方式,大幅提升视频大模型时序定位能力!
57天,人类和AI合作搞定了4694个等式之间22028942个蕴含关系!
tokenizer对于图像、视频生成的重要性值得重视。
自从 OpenAI 发布 o1 模型以来,业界对其的追赶不断加速。
在各大科技公司纷纷竞相资助生成式 AI 之际,亚马逊正向 AI 初创公司 Anthropic 额外投资 40 亿美元。这将使亚马逊对 Anthropic 的总投资(自去年开始)达到 80 亿美元。
开源模型阵营又迎来一员猛将:Tülu 3。它来自艾伦人工智能研究所(Ai2),目前包含 8B 和 70B 两个版本(未来还会有 405B 版本),并且其性能超过了 Llama 3.1 Instruct 的相应版本!长达 73 的技术报告详细介绍了后训练的细节。
今年是谷歌学术创立20周年,创始人们特意为此撰写了一篇博客,回顾了谷歌学术的成长历程,并分享了一些实用的使用技巧和背后的趣闻轶事。在AI浪潮席卷而来之际,谷歌学术将如何站稳脚跟?
几十年来,英特尔一直是硅谷占主导地位的芯片厂家。但错失大好时机,加上糟糕的执行力,让这家公司在科技行业如火如荼的AI淘金热中被迫退居观望状态。
每个神级 Prompt 都是一款产品,更代表了一种思想。
AI 圈刮起了玩偶风。 特斯拉卖个人形机器人玩具,一上线就被抢光。 早在去年,马斯克前女友、加拿大怪才歌手 Grimes 也盯上了这门生意。
这两天,在X上看到一个很酷的2D动漫AI视频。
贺章从事的是一个小众而时髦的工作——用AI帮老人代写回忆录。
据 The Information 报道,OpenAI 正在打造一款与 ChatGPT 深度整合的网络浏览器工具,并且已经就 ChatGPT 在网页交互上的功能整合,与旅游、食品、房地产以及零售等主要网站服务商进行了沟通。
Claude 3.5 Sonnet 应该是目前公认综合能力最好的基础模型。
今年11月,文心的日均调用量达到15亿次,比三个月前的2倍还要多,API调用量的显著增长,更加给了李彦宏、给了百度信心。 在财报电话会议上,李彦宏主动爆料了新进展: 预计明年初,推出新版本的文心大模型。
2022年夏天,也就是ChatGPT发布前4个月,GPT-4发布前7个月时,萨尔曼·可汗收到了OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼和格雷格·布罗克曼寻求合作的邮件。
内嵌腾讯混元大模型技术
AI助听器助力提升老年人听力健康和生活质量。
AI医疗,正处于一个即将爆发的拐点
自2023年以来,国资委多次对中央企业发展人工智能提出要求。其中,在2024年2月的中央企业人工智能专题推进会上,提出中央企业要“开展AI+专项行动”。会上就有10家央企签署倡议书,表示将主动向社会开放人工智能应用场景
近期SHEIN所涉及的这场诉讼案,很有可能会成为实物销售领域AIGC(人工智能生成内容)涉嫌侵权的标志性案件。据美国时尚法律专业网站The Fashion Law(TFL)报道,美国加州联邦法院拒绝驳回“针对SHEIN的《反敲诈勒索及腐败组织法案》(RICO)索赔诉讼”,称诉讼符合标准。
太卷了,大模型迭代开始以「周」为单位了吗?
“最强绘图模型”FLUX深夜更新,一口气连发四款工具!
在智慧城市和大数据时代背景下,人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而,现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题,限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理,回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来,全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日,上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破,通过简单的知识蒸馏方法,团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
今年的AI界依旧让人眼花缭乱,但迈入“应用年”后,大家更加关注落地。
在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。