众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基视频是信息密度最高、情感表达最丰富的媒介之一，高度还原现实的复杂性与细节。
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视频是信息密度最高、情感表达最丰富的媒介之一，高度还原现实的复杂性与细节。
在AI应用中，表格数据的重要性愈发凸显，广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
最近，强化学习领域出现了一个颠覆性发现：研究人员不再需要大量数学训练样本，仅仅让 AI 玩简单游戏，就能显著提升其数学推理能力。
大家好，我是歸藏（guizang），今天给大家带来 Kimi 的深度研究能力体验和介绍。
最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
成立十年，手握超40项专利和临床研究，这家数字医疗公司正以AI为矛，向多个医疗垂直领域发起总攻。
不是更大模型，而是更强推理、更像人！AGI离落地，还有多远？OpenAI前研究主管表示，AGI所需突破已经实现！
关于大模型产生幻觉这个事，从2023年GPT火了以后，就一直是业界津津乐道的热门话题，但始终缺乏系统性的重磅研究来深入解释其根本机制。今天，伯克利的研究者们带来一个重要研究成果：让基于Transformer架构的语言模型产生幻觉的机制，恰恰也是让它们拥有超强泛化能力的关键。这就像是一枚硬币的两面，您想要哪一面，就得接受另一面的存在。
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力，将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势（如MetaQuery 和 BLIP3-o ）。