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理想同学App实测:车企造的AI应用,除了视觉,其他都很一般

理想同学App实测:车企造的AI应用,除了视觉,其他都很一般

理想同学App实测:车企造的AI应用,除了视觉,其他都很一般

2023年6月,理想汽车推出了自研认知大模型“Mind GPT”,它以“理想同学”App的形式出现在理想汽车的车机中,支持通过自然语言交流、发送指令。2024年,Mind GPT升级到3.0,带来了行业领先的自然语言任务执行功能。

来自主题: AI资讯
8339 点击    2024-12-28 12:11
跟GPT4o、o1拜拜,Gemini2.0取代了我的AI应用们

跟GPT4o、o1拜拜,Gemini2.0取代了我的AI应用们

跟GPT4o、o1拜拜,Gemini2.0取代了我的AI应用们

上线一周, gemini-2.0-flash-exp、gemini-2.0-flash-thinking-exp 已经成为了我日常对话频率最高的模型之一。

来自主题: AI资讯
10255 点击    2024-12-28 12:06
Meta联合斯坦福发布Apollo,揭秘视频理解六大驱动力

Meta联合斯坦福发布Apollo,揭秘视频理解六大驱动力

Meta联合斯坦福发布Apollo,揭秘视频理解六大驱动力

Orr Zohar的指导老师Serena Yeung-Levy教授于2018年获得斯坦福大学博士学位,师从李飞飞和Arnold Milstein。2017年至2019年期间,Serena Yeung-Levy曾与Justin Johnson和李飞飞共同教授斯坦福大学卷积神经网络课程。

来自主题: AI技术研报
6004 点击    2024-12-28 11:54
LLM 竞赛 2025: 超越 Google 之路

LLM 竞赛 2025: 超越 Google 之路

LLM 竞赛 2025: 超越 Google 之路

2023年6月,理想汽车推出了自研认知大模型“Mind GPT”,它以“理想同学”App的形式出现在理想汽车的车机中,支持通过自然语言交流、发送指令。2024年,Mind GPT升级到3.0,带来了行业领先的自然语言任务执行功能。

来自主题: AI资讯
9947 点击    2024-12-28 11:53
深度|李飞飞:数据和计算资源是AI创业的核心;你必须在其他人之前看到北极星,逆境而行,并保持真实

深度|李飞飞:数据和计算资源是AI创业的核心;你必须在其他人之前看到北极星,逆境而行,并保持真实

深度|李飞飞:数据和计算资源是AI创业的核心;你必须在其他人之前看到北极星,逆境而行,并保持真实

最好的办法就是一开始就保持绝对的真实和坦诚,营造一种真诚和透明的氛围。如果在这种过程中发现不合适,那其实是好事,因为比起在后期出现问题,早期发现不合适要好得多。

来自主题: AI资讯
5141 点击    2024-12-28 11:47
首篇「角色扮演AI」综述!复旦等提出大模型三层人格分类框架:群体、角色、个性化 | TMLR

首篇「角色扮演AI」综述!复旦等提出大模型三层人格分类框架:群体、角色、个性化 | TMLR

首篇「角色扮演AI」综述!复旦等提出大模型三层人格分类框架:群体、角色、个性化 | TMLR

数字生命一直是人类几十年来的追求,反映了我们对技术与人类体验交汇的深层探索。近期,复旦大学发表了一篇综述论文,首次系统梳理了角色扮演AI(Role-Playing Language Agents,RPLAs)的研究现状,现已被机器学习顶级期刊TMLR接收。

来自主题: AI技术研报
10635 点击    2024-12-28 11:43
把RLHF带给VLA模型!通过偏好对齐来优化机器人策略,代码已开源

把RLHF带给VLA模型!通过偏好对齐来优化机器人策略,代码已开源

把RLHF带给VLA模型!通过偏好对齐来优化机器人策略,代码已开源

近年来,视觉-语言-动作模型(Vision-Language-Action, VLA)在诸多机器人任务上取得了显著的进展,但它们仍面临一些关键问题,例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆,导致对新任务的泛化能力较差。

来自主题: AI技术研报
8709 点击    2024-12-28 11:41
把注意力计算丢给CPU,大模型解码吞吐量提高1.76~4.99倍

把注意力计算丢给CPU,大模型解码吞吐量提高1.76~4.99倍

把注意力计算丢给CPU,大模型解码吞吐量提高1.76~4.99倍

CPU+GPU,模型KV缓存压力被缓解了。 来自CMU、华盛顿大学、Meta AI的研究人员提出MagicPIG,通过在CPU上使用LSH(局部敏感哈希)采样技术,有效克服了GPU内存容量限制的问题。

来自主题: AI技术研报
8772 点击    2024-12-28 11:38
轨迹跟踪误差直降50%,清华汪玉团队强化学习策略秘籍搞定无人机

轨迹跟踪误差直降50%,清华汪玉团队强化学习策略秘籍搞定无人机

轨迹跟踪误差直降50%,清华汪玉团队强化学习策略秘籍搞定无人机

控制无人机执行敏捷、高机动性的行为是一项颇具挑战的任务。传统的控制方法,比如 PID 控制器和模型预测控制(MPC),在灵活性和效果上往往有所局限。而近年来,强化学习(RL)在机器人控制领域展现出了巨大的潜力。通过直接将观测映射为动作,强化学习能够减少对系统动力学模型的依赖。

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5250 点击    2024-12-28 11:35