让LLM像公司一样干活:微软把“思维并发”做成了协议,准确率更高、关键路径时延降28%
让LLM像公司一样干活:微软把“思维并发”做成了协议,准确率更高、关键路径时延降28%我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”,在很多任务上,这确实有效。
搜索
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”,在很多任务上,这确实有效。
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法,给定 3D 场景的一组带位姿的图像(即带有位置和方向的图像),3DGS 会迭代训练一个场景表示,该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成,用以捕捉场景的外观和几何形状。
机器人觉醒:控制范式退场,认知时代降临
2020年,当Grant Lee决定从微软的高级产品经理岗位上抽身而出时,他心中有一个巨大的“冲突”:他服务过的企业用户,每年要花费数百万小时在PowerPoint上进行重复的、毫无美感可言的排版工作。这些沉重且效率低下的工具,似乎成为了现代办公中不可撼动的“数字官僚主义”。Lee相信,这种低效的、基于静态幻灯片的演示方式,在即将到来的AI时代将彻底终结。他需要一把“剃刀”,来切断这种低效的循环。
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”,而在思想史。
北京大学,银河通用,阿德莱德大学,浙江大学等机构合作,探究如何构建具身导航的基座模型(Embodied Navigation Foundation Model)提出了NavFoM,一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
Cal AI联合创始人Zach Yadegari自7岁起学习编程,16岁卖出自己首个应用赚得近10万美元,并与另外一名高中生联合创办了一家年营收达3000万美元的AI应用公司。在被常春藤盟校拒绝后,Yadegari选择进入迈阿密大学。Yadegari认为AI时代会出现更多年轻的创业者,他给出的最重要的一条创业建议就是:立刻行动。
在 3D 视觉领域,如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界,一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF),再到 3D Gaussian Splatting (3DGS),技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
每周我们都会和不少AI公司创业者交流,体验和评测新的AI产品,以各种方式去研究这些项目。
当医生按下Enter键,AI就能决定人的生死!美国华盛顿大学,一项名为「AI代理人」的研究,试图让算法预测昏迷患者的生死意愿。支持者说这是医疗新纪元,反对者担心它只是复制偏见的机器。当AI学会理解生命,人类的怜悯、犹豫与责任,会不会被一串数据取代?