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Google最出圈的 AI 产品,把OpenAI CEO也惊艳了

Google最出圈的 AI 产品,把OpenAI CEO也惊艳了

Google最出圈的 AI 产品,把OpenAI CEO也惊艳了

AI 在改变获取信息的方式 Google,硅谷的代言人,AI 界的巨擘,技术牛,论文多,做给消费者用的 AI 产品,却几乎没有出圈的。 不过,也有一个例外:NotebookLM,甚至连死对头 Sam Altman 也觉得它很酷。

来自主题: AI资讯
3682 点击    2024-10-18 10:04
Meta版o1来了!田渊栋团队整合快慢思考,能走迷宫推箱子

Meta版o1来了!田渊栋团队整合快慢思考,能走迷宫推箱子

Meta版o1来了!田渊栋团队整合快慢思考,能走迷宫推箱子

Meta版o1也来了。 田渊栋团队带来新作Dualformer,把快慢思考无缝结合,性能提升还成本更低。 能解决迷宫、推箱子等复杂问题。

来自主题: AI技术研报
3596 点击    2024-10-17 16:50
速递|Mistral发布针对笔记本电脑和手机优化的新AI模型

速递|Mistral发布针对笔记本电脑和手机优化的新AI模型

速递|Mistral发布针对笔记本电脑和手机优化的新AI模型

人工智能初创公司 Mistral 发布了其首个旨在运行在边缘设备上的生成式人工智能模型,如笔记本电脑和手机。

来自主题: AI资讯
8588 点击    2024-10-17 15:16
DeepMind最新:发布说话者-推理者架构实现Agents快慢思考 | 融合系统1+系统2

DeepMind最新:发布说话者-推理者架构实现Agents快慢思考 | 融合系统1+系统2

DeepMind最新:发布说话者-推理者架构实现Agents快慢思考 | 融合系统1+系统2

近期,LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论,在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户,又能进行深度思考和规划,一直是一个巨大的挑战。

来自主题: AI技术研报
5706 点击    2024-10-17 10:25
补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考,田渊栋团队的Dualformer融合System 1和2双重优势

补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考,田渊栋团队的Dualformer融合System 1和2双重优势

补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考,田渊栋团队的Dualformer融合System 1和2双重优势

OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注,甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型,而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此,其从人类认知理论中获得了灵感,提出了一种新型 Transformer 架构:Dualformer。

来自主题: AI技术研报
3923 点击    2024-10-16 15:56
AI社交出海,商业前景几何?

AI社交出海,商业前景几何?

AI社交出海,商业前景几何?

未来,社交巨头地位能否被撼动,谁又在抢筑护城河? 近日,LoveyDovey、 SocialAI等多款海外AI社交应用走红,让不少网友跟风效仿与虚拟角色互动。

来自主题: AI资讯
3818 点击    2024-10-16 11:06
万字见闻|SaaStr Annual 归来,AI 已来,SaaS 未死,效率成新常态

万字见闻|SaaStr Annual 归来,AI 已来,SaaS 未死,效率成新常态

万字见闻|SaaStr Annual 归来,AI 已来,SaaS 未死,效率成新常态

2024 年的 SaaStr Annual 大会落下帷幕,作为连续参加了三届的 Linkloud 团队,不断看到有越来越多元化的参加者和设展者,尤其华人和出海团队出现在现场,以及在分享嘉宾里也越来越多华人面孔,我们非常欣喜。

来自主题: AI资讯
4318 点击    2024-10-15 10:51
Evaluation is All You Need!首个开源多模态大模型通用评测器LLaVA-Critic

Evaluation is All You Need!首个开源多模态大模型通用评测器LLaVA-Critic

Evaluation is All You Need!首个开源多模态大模型通用评测器LLaVA-Critic

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。

来自主题: AI技术研报
4472 点击    2024-10-14 15:46
图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

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。

来自主题: AI技术研报
4426 点击    2024-10-14 15:42