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Transformer核心作者重返谷歌,任Gemini联合技术负责人!联手Jeff Dean追赶竞敌

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被谷歌买下的AI独角兽Character.AI,已与团队深度融合。Transformer核心作者、创始人之一Noam Shazeer将担任Gemini联合技术负责人,与Jeff Dean和Oriol Vinyals平起平坐。

来自主题: AI技术研报
9270 点击    2024-08-24 10:50
陈天桥联手Science推AI驱动科学大奖!千字论文抱走3万美金,挖掘诺奖潜力股

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AI大佬陈天桥,联手Science官宣设立AI驱动科学大奖!评奖征集内容为1000字左右的论文,大奖和优胜者会分获3万美元和1万美元的奖励,截止时间为2024年12月13日。

来自主题: AI技术研报
10343 点击    2024-08-24 10:46
Jamba 1.5发布,最长上下文,非Transformer架构首次成功领先

Jamba 1.5发布,最长上下文,非Transformer架构首次成功领先

Jamba 1.5发布,最长上下文,非Transformer架构首次成功领先

Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构,被视为 Transformer 架构的有力挑战者。

来自主题: AI资讯
7987 点击    2024-08-24 10:07
谷歌搜索引擎全面揭秘!近百份文档泄露,博主爆肝数周逆向工程

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谷歌搜索引擎全面揭秘!近百份文档泄露,博主爆肝数周逆向工程

继5月的文件泄露事件后,谷歌的搜索引擎又被掀了个底朝天。不仅DeepMind发论文解释了Vizier系统的机制,博客作者Mario Fischer还对近百份文档做了彻底的调研分析,为我们还原了这个互联网巨兽的全貌。

来自主题: AI资讯
6556 点击    2024-08-23 18:30
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」

神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时,情况不会发生变化。等变神经网络(equivariant neural network)可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。

来自主题: AI技术研报
8422 点击    2024-08-23 18:10
国内首个自研MoE多模态大模型,揭秘腾讯混元多模态理解

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国内首个自研MoE多模态大模型,揭秘腾讯混元多模态理解

以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。

来自主题: AI资讯
9421 点击    2024-08-23 17:27
LLM蒸馏到GNN,性能提升6.2%!Emory提出大模型蒸馏到文本图|CIKM 2024

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Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。

来自主题: AI技术研报
10266 点击    2024-08-23 16:35
GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊!LLM全面进军生物学,AlphaFold被「偷家」?

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距离GPT-4首次发布已经过去了将近一年半的时间,Nature最近发表的一篇报告却探索出了这个「过气」模型的新用途——氨基酸和蛋白质的结构建模。

来自主题: AI技术研报
7696 点击    2024-08-23 16:28
人形机器人的万亿美金大市场,从汽车工厂里先开始了

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浙江宁波,吉利旗下极氪的汽车工厂里,10多公斤重的箱子被双手抬起,稳稳放到流水线里,而这个搬运任务已经连续执行了21天。

来自主题: AI资讯
4388 点击    2024-08-23 15:22
李飞飞下场当LP

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李飞飞下场当LP

“AI教母”,又多了个标签。

来自主题: AI资讯
7723 点击    2024-08-23 15:12
「C位观察」数据流动的艺术:构建AI时代的高速通信网络

「C位观察」数据流动的艺术:构建AI时代的高速通信网络

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为了实现算力层面的提升和追赶,国内有大量的厂商和从业者在各个产业链环节努力。但面对中短期内架构、制程、产能、出口禁令等多方面的制约,我们认为从芯片层面实现单点的突破依旧是非常困难且不足的。

来自主题: AI技术研报
6474 点击    2024-08-23 15:10
AITNT官方交流群 AITNT APP上线