首篇潜空间推理综述!模型思考不必依赖Token,带宽暴增2700+倍
首篇潜空间推理综述!模型思考不必依赖Token,带宽暴增2700+倍大模型在潜空间中推理,带宽能达到普通(显式)思维链(CoT)的2700多倍?
大模型在潜空间中推理,带宽能达到普通(显式)思维链(CoT)的2700多倍?
自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来,文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图,缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作,一直是学术界和工业界关注的热门问题。
一个冒号,竟然让大模型集体翻车?
MIRIX,一个由 UCSD 和 NYU 团队主导的新系统,正在重新定义 AI 的记忆格局。
我们正经历一场前所未有的智能跃迁。人工智能带来的,远不止于技术革新,更是一场深刻重塑人类认知、教育与生存方式的范式转移。
都在研究考生,考卷出问题了。
还在担心机器人只能机械执行、不会灵活应变?
本文作者来自:南京大学、香港大学、中南大学、地平线、中国科学院计算所、上海交通大学、慕尼黑工业大学、清华大学。
每当我们讨论AI对就业的影响时,大多数都是专家拍脑袋的预测。但微软研究院的这篇论文不一样,他们分析了20万个真实的Microsoft bing Copilot用户对话,每一个数据点背后都是一个真实的人,一个真实的工作场景,首次用硬数据告诉我们:AI到底在改变什么工作?哪些工作活动和职业正在被生成式AI(Generative AI)最大程度地影响?
腾讯混元,在开源社区打出名气了。