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速递|OpenAI投资的机器人初创π正计划以20亿美金融资,七个月估值涨4倍

速递|OpenAI投资的机器人初创π正计划以20亿美金融资,七个月估值涨4倍

速递|OpenAI投资的机器人初创π正计划以20亿美金融资,七个月估值涨4倍

开发由人工智能驱动的物理机器人竞赛再次开始,尽管该行业有着失败的记录——以及 OpenAI 在对话式人工智能方面的主导地位可能成为更大竞争对手的威胁。

来自主题: AI资讯
5543 点击    2024-10-22 16:49
自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准Decentralized Arena来了

自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准Decentralized Arena来了

自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准Decentralized Arena来了

Maitrix.org 是由 UC San Diego, John Hopkins University, CMU, MBZUAI 等学术机构学者组成的开源组织,致力于发展大语言模型 (LLM)、世界模型 (World Model)、智能体模型 (Agent Model) 的技术以构建 AI 驱动的现实。

来自主题: AI技术研报
6726 点击    2024-10-22 14:38
百度短剧上线Agent对话,但边看边聊有意义吗

百度短剧上线Agent对话,但边看边聊有意义吗

百度短剧上线Agent对话,但边看边聊有意义吗

百度短剧的Agent对话功能,或是为了应对未来的短剧注水。

来自主题: AI资讯
10119 点击    2024-10-22 14:14
黄仁勋新访谈:OpenAI是这个时代最具影响力公司之一,马斯克19天创造工程奇迹

黄仁勋新访谈:OpenAI是这个时代最具影响力公司之一,马斯克19天创造工程奇迹

黄仁勋新访谈:OpenAI是这个时代最具影响力公司之一,马斯克19天创造工程奇迹

10 月 4 日,播客节目 BG2(Brad Gerstner 和 Clark Tang)邀请到了英伟达 CEO 黄仁勋,他们一起讨论了 AGI、机器学习加速、英伟达的竞争优势、推理与训练的重要性、AI 领域未来的市场动态、AI 对各个行业的影响、工作的未来、AI 提高生产力的潜力、开源与闭源之间的平衡、马斯克的 Memphis 超级集群、X.ai、OpenAI、AI 的安全开发等。

来自主题: AI资讯
9593 点击    2024-10-21 17:29
对话诺奖评委:授予辛顿物理学奖引发对AI风险的关注,是好的副作用

对话诺奖评委:授予辛顿物理学奖引发对AI风险的关注,是好的副作用

对话诺奖评委:授予辛顿物理学奖引发对AI风险的关注,是好的副作用

2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论,原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton(杰弗里·辛顿),并非是传统意义上的物理学家,而是一位极具声望的人工智能研究科学家,被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。

来自主题: AI资讯
5424 点击    2024-10-21 10:46
视频生成模型变身智能体:斯坦福Percy Liang等提出VideoAgent,竟能自我优化

视频生成模型变身智能体:斯坦福Percy Liang等提出VideoAgent,竟能自我优化

视频生成模型变身智能体:斯坦福Percy Liang等提出VideoAgent,竟能自我优化

现在正是「文本生视频」赛道百花齐放的时代,而且其应用场景非常多,比如生成创意视频内容、创建游戏场景、制作动画和电影。

来自主题: AI技术研报
4875 点击    2024-10-20 16:55
苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配器!所有LLM都判死刑

苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配器!所有LLM都判死刑

苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配器!所有LLM都判死刑

苹果研究者发现:无论是OpenAI GPT-4o和o1,还是Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型,都未被发现任何形式推理的证据,而更像是复杂的模式匹配器。无独有偶,一项多位数乘法的研究也被抛出来,越来越多的证据证实:LLM不会推理!

来自主题: AI技术研报
5402 点击    2024-10-19 16:32
Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级

Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级

Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级

7 年前,谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年,谷歌又发布了 Universal Transformer(UT)。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环,从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。

来自主题: AI技术研报
10563 点击    2024-10-19 14:29