「AI数据荒」雪上加霜!MIT:网页数据的公开共享正走向衰落
「AI数据荒」雪上加霜!MIT:网页数据的公开共享正走向衰落人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但MIT等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
搜索
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但MIT等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
社交娱乐、教育学习、商务办公是AI用户高频使用场景
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力,近年来研究者提出基于三维生成对抗网络(3D GAN)从 2D 图像中学习三维数字人,极大提高了数字人制作效率。
近日,来自加州大学尔湾分校等机构的研究人员,利用延迟掩蔽、MoE、分层扩展等策略,将扩散模型的训练成本降到了1890美元。
假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统,现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent,再添加一个事实核查Agent会改善结果吗?
【新智元导读】五颗草莓到底指什么?盼了一天一夜,OpenAI只发来一份32页安全报告。报告揭露:在少数情况下,GPT-4o会模仿你的声音说话,或者忽然大叫起来……事情变得有趣了。
在刚刚过去的一天,来自清华的光电智能技术交叉创新团队突破智能光计算训练难题,相关论文登上 Nature。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室,第一作者为博士生徐铸,通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表,多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项,和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注,但最近浙大、中科院等机构的学者们提出,先进模型在视觉推理方面同样不足。为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准,并设计了一种新颖的数据合成方法。
打造终身学习智能体,是研究界以来一直追求的目标。最近,帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体(DAAG),利用LLM+VLM+DM三大模型,让AI完成迁移学习、高效探索。