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商汤执行董事徐冰最新访谈:商汤最近在做什么?数万亿的AI投资能回本吗?

商汤执行董事徐冰最新访谈:商汤最近在做什么?数万亿的AI投资能回本吗?

商汤执行董事徐冰最新访谈:商汤最近在做什么?数万亿的AI投资能回本吗?

商汤科技联合创始人、执行董事徐冰出席香港金融科技周活动,并与前福布斯记者Olivia Kinghorst做现场对谈。在近20分钟的对话中,双方讨论了AI云平台市场趋势、投资判断、超级应用、竞争格局等话题。

来自主题: AI资讯
5412 点击    2024-11-05 09:30
你真的会用ICL吗?把ICL和IWL双重学习同时写进提示词试试 | DeepMind

你真的会用ICL吗?把ICL和IWL双重学习同时写进提示词试试 | DeepMind

你真的会用ICL吗?把ICL和IWL双重学习同时写进提示词试试 | DeepMind

大家对in-context learning(ICL)的能力可能已经很熟悉了,您通常会通过上下文示例就能快速让prompt适应新任务。然而,作为AI应用开发者,您是否思考过:为什么有时候精心设计的few-shot prompt会失效?为什么相同的prompt模式在不同场景下效果差异巨大?

来自主题: AI技术研报
6937 点击    2024-11-05 09:17
深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

Kapoor 在 2024 年 TechCrunch Disrupt 大会上启动了一场关于“新数据管道”的对话,讨论现代 AI 应用的背景,他的对话伙伴包括风险投资公司NEA的合伙人Vanessa Larco,以及数据集成平台Fivetran的首席执行官George Fraser。

来自主题: AI资讯
4736 点击    2024-11-04 17:15
中国企业的生成式AI应用陷阱:只有场景想象,没有业务目的

中国企业的生成式AI应用陷阱:只有场景想象,没有业务目的

中国企业的生成式AI应用陷阱:只有场景想象,没有业务目的

中国企业对于生成式AI应用场景的了解都来自于ChatGPT的传说,但中国企业能使用的GenAI资源与ChatGPT却没有关系。直截了当地说,中国企业目前能够使用的GenAI资源都比GPT-4要差很多,注意不是“有差距”,而是“差很多”,这是中国企业考虑生成式AI问题的基本前提。

来自主题: AI技术研报
4929 点击    2024-11-04 09:37
2024 AI年度报告发布,附十大预测:人形机器人热度下降,英伟达维持霸主地位

2024 AI年度报告发布,附十大预测:人形机器人热度下降,英伟达维持霸主地位

2024 AI年度报告发布,附十大预测:人形机器人热度下降,英伟达维持霸主地位

AI技术日新月异,像Netflix这样的大公司已经开始用AI制作特效,而新的AI模型也在游戏和科学研究中超越了人类。未来一年,我们可能会看到没有编程技能的人也能创造热门应用,甚至AI创作的歌曲也可能登上音乐排行榜前十。

来自主题: AI技术研报
5780 点击    2024-11-03 14:55
任何传统项目,都值得用AI重新做一遍

任何传统项目,都值得用AI重新做一遍

任何传统项目,都值得用AI重新做一遍

2024年10月22日,北京市教育委员会等四部门关于印发《北京市教育领域人工智能应用工作方案》的通知发布。

来自主题: AI监管政策
7943 点击    2024-11-03 11:36
万亿市场 !开源AI大模型发展研究报告 2024

万亿市场 !开源AI大模型发展研究报告 2024

万亿市场 !开源AI大模型发展研究报告 2024

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线,其不断丰富人工智能领域的应用场景。 2023年,Meta 相继发布 Llama 和 Llama2,很快成为广受欢迎的开源大模型,也成为许多模型的基座模型。

来自主题: AI技术研报
6943 点击    2024-11-03 11:09
速递|Claude AI发布桌面端,移动端添加对听写的支持

速递|Claude AI发布桌面端,移动端添加对听写的支持

速递|Claude AI发布桌面端,移动端添加对听写的支持

Claude ,由 Anthropic 制作的 AI 聊天机器人,现在有了桌面应用程序。您可以从Anthropic 的网站免费下载 Mac 和 Windows 版本的应用程序。

来自主题: AI资讯
3823 点击    2024-11-02 19:59
NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

NeurIPS 2024|浙大 & 微信 & 清华:彻底解决扩散模型反演问题

随着扩散生成模型的发展,人工智能步入了属于 AIGC 的新纪元。扩散生成模型可以对初始高斯噪声进行逐步去噪而得到高质量的采样。当前,许多应用都涉及扩散模型的反演,即找到一个生成样本对应的初始噪声。当前的采样器不能兼顾反演的准确性和采样的质量。

来自主题: AI技术研报
7638 点击    2024-11-02 17:08