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谷歌苹果曝出LLM惊人内幕,自主识别错误却装糊涂!AI幻觉背后藏着更大秘密

谷歌苹果曝出LLM惊人内幕,自主识别错误却装糊涂!AI幻觉背后藏着更大秘密

谷歌苹果曝出LLM惊人内幕,自主识别错误却装糊涂!AI幻觉背后藏着更大秘密

大模型幻觉,究竟是怎么来的?谷歌、苹果等机构研究人员发现,大模型知道的远比表现的要多。它们能够在内部编码正确答案,却依旧输出了错误内容。

来自主题: AI技术研报
5309 点击    2024-11-10 14:11
哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI,登上Nature!准确率高达96%

哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI,登上Nature!准确率高达96%

哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI,登上Nature!准确率高达96%

能够执行多种任务,识别19种癌症类型,预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF,一种多功能AI癌症诊断模型,表现出类似于ChatGPT的灵活性,远超其他现有的癌症诊断模型。

来自主题: AI技术研报
3628 点击    2024-11-10 14:05
NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界?

NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界?

NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界?

该文章的第一作者陈麒光,目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架(Reasoning Boundary Framework, RBF),首次尝试量化并优化思维链推理能力。

来自主题: AI技术研报
4853 点击    2024-11-10 13:50
刚刚,OpenAI安全副总裁、北大校友Lilian Weng宣布离职,有时间写博客了

刚刚,OpenAI安全副总裁、北大校友Lilian Weng宣布离职,有时间写博客了

刚刚,OpenAI安全副总裁、北大校友Lilian Weng宣布离职,有时间写博客了

翁荔的技术博客深入、细致,具有前瞻性,被很多 AI 研究者视为重要的参考资料。如今,她离开了 OpenAI,开启新的征程。而且她表示,之后可能有更多时间频繁更新博客。

来自主题: AI资讯
5106 点击    2024-11-09 10:38
不让视觉语言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

不让视觉语言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

不让视觉语言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

近日,卡内基梅隆大学与华盛顿大学的研究团队推出了 NaturalBench,这是一项发表于 NeurIPS'24 的以视觉为核心的 VQA 基准。它通过自然图像上的简单问题——即自然对抗样本(Natural Adversarial Samples)——对视觉语言模型发起严峻挑战。

来自主题: AI技术研报
3592 点击    2024-11-09 10:27
清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

清华大学自动化系李梢团队提出基于AI的肿瘤中西医防治新范式

随着生物医学研究进入人工智能时代,如何运用AI前沿技术,深入挖掘中医药在肿瘤防治上的特色理论与实践经验,形成中西医融合的肿瘤防治新范式?这既是中西医学面临的共性难题,也是人工智能与信息科学面临的重大挑战。

来自主题: AI技术研报
4114 点击    2024-11-09 10:19
评估大模型不看输出看「内在」,上交大新测试指标入选NeurIPS 2024

评估大模型不看输出看「内在」,上交大新测试指标入选NeurIPS 2024

评估大模型不看输出看「内在」,上交大新测试指标入选NeurIPS 2024

能够深入大模型内部的新评测指标来了! 上交大MIFA实验室提出了全新的大模型评估指标Diff-eRank。 不同于传统评测方法,Diff-eRank不研究模型输出,而是选择了分析其背后的隐藏表征。

来自主题: AI技术研报
4394 点击    2024-11-08 19:43
RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

RAGEval:实现实际场景检索增强生成系统(RAG)的“精准诊断”

清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval,通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成(RAG)系统的“精准诊断”。

来自主题: AI技术研报
5057 点击    2024-11-08 19:31
聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”(Modality Temporality)现象,通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化,提升不同信息在具身多模态交互的感知质量,可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。

来自主题: AI技术研报
4979 点击    2024-11-08 19:26