非侵入设备贴在脖子上,就能代替人类发声,研究登《自然通讯》
非侵入设备贴在脖子上,就能代替人类发声,研究登《自然通讯》研究人员开发了一种由 AI 驱动的发声贴片,可以非侵入性地粘附在喉部帮助发声。
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研究人员开发了一种由 AI 驱动的发声贴片,可以非侵入性地粘附在喉部帮助发声。
AI 智能体是去年很火的一个话题,但是 AI 智能体到底有多大的潜力,很多人可能没有概念。 最近,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到,他们发现,基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。当然,基于 GPT-4 构建的智能体工作流效果更好。由此看来,AI 智能体工作流将在今年推动人工智能取得巨大进步,甚至可能超过下一代基础模型。这是一个值得所有人关注的趋势。
对于普通人来说,写一首歌是一件难事: 作词、作曲、编曲、录制这套流程下来,不仅要有乐理知识,也要对各个乐器的理解度,而且对于设备的要求也很高。
【新智元导读】AI淘汰人类的紧迫感越来越近了!最近,在音乐剧《妈妈咪呀》饰演主角女星,被一封BBC邮件告知:不用来了,AI替代了你。
【新智元导读】大模型的幻觉问题怎么解?谷歌DeepMind:用AI来做同行评审!事实核验正确率超过人类,而且便宜20倍。
【新智元导读】炸裂消息!据外媒透露,微软和OpenAI正豪掷超千亿美元,欲打造一台「星际之门」超算。最快在2028年,「星际之门」就要启动了。而它对电力的需求,将达到前所未有的程度。
精彩精彩,第一个把爆火Mamba架构真正扩展到足够大的工作来了。 520亿参数,还是Mamba+Transformer混合架构。 它的名字叫Jamba。
还记得黑客帝国经典的子弹时间吗?IDEA研究院最新检测模型T-Rex2,可以齐刷刷给全部识别出来~
就在刚刚,马斯克Grok大模型宣布重大升级。
中国大模型产业该怎么看?
【新智元导读】52B的生产级Mamba大模型来了!这个超强变体Jamba刚刚打破世界纪录,它能正面硬刚Transformer,256K超长上下文窗口,吞吐量提升3倍,权重免费下载。
【新智元导读】马斯克「搞笑」模型刚刚升级到Grok-1.5,推理性能暴涨,支持128k长上下文。最重要的是,Grok-1.5的数学和代码能力大幅提升。
【新智元导读】Stability AI在大佬出走后似乎并未受到影响,最近又官宣了新的代码模型Stable Code Instruct 3B,在之前的基础上更进一步,干掉了所有同级竞品,甚至能和7B、15B的模型掰手腕。
【新智元导读】从今天起,千元级就能解锁专属大模型了!这款搭载首颗纯国产14nm Chiplet大模型推理芯片的「深目」AI模盒,可以轻松实现百亿级参数多模态大模型的推理+微调。各种碎片化长尾算法,直接秒级生成!
【新智元导读】过去25年,半导体工艺制程不断逼近极限,才有了ChatGPT的诞生。如今世界最强英伟达GPU已有超2080亿个晶体管。台积电大佬预测,未来十年,1万亿晶体管GPU将问世。
一张照片 + 一段视频,就能让照片活起来!
DeepMind 这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?
马斯克搞大模型,速度也奇快。
Mamba时代来了?
过去一年,从通用大模型的爆发性成长,再到垂直行业大模型与场景化应用的深度融合,人工智能正以前所未有的速度影响甚至改变世界。
“最强”开源大模型之争,又有新王入局:
【新智元导读】近日,来自谷歌的研究人员发布了多模态扩散模型VLOGGER,只需一张照片,和一段音频,就能直接生成人物说话的视频!
【新智元导读】Claude 3在通用任务上是全球最强已经毋庸置疑。更令人惊叹的是,它在专业领域的表现,比如化学任务,也能远远领先GPT-4。
【新智元导读】OpenAI给开发者分钱了!就在刚刚,OpenAI宣布GPT将「货币化」,所有美国开发者都可以得到收入分成,具体细节还在摸索。开发者欢呼:爱死OpenAI了!
【新智元导读】就在刚刚,全球最强开源大模型王座易主,创业公司Databricks发布的DBRX,超越了Llama 2、Mixtral和Grok-1。MoE又立大功!这个过程只用了2个月,1000万美元,和3100块H100。
建设大学 AI 专业,大力投入产业发展,现在成效已逐渐显现。
扩散模型凭借其在图像生成方面的出色表现,开启了生成式模型的新纪元。诸如 Stable Diffusion,DALLE,Imagen,SORA 等大模型如雨后春笋般涌现,进一步丰富了生成式 AI 的应用前景。然而,当前的扩散模型在理论上并非完美,鲜有研究关注到采样时间端点处未定义的奇点问题。此外,奇点问题在应用中导致的平均灰度等影响生成图像质量的问题也一直未得到解决。
这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
RLHF 通过学习人类偏好,能够在难以手工设计奖励函数的复杂决策任务中学习到正确的奖励引导,得到了很高的关注,在不同环境中选择合适的人类反馈类型和不同的学习方法至关重要
【新智元导读】GPT-5还未发布,GPT-6已经在路上了?微软工程师曝出,为GPT-6搭建10万个H100训练集群,整个电网却被搞崩。通往AGI大关,还需要破解电力难题。