谷歌AI研究人员提出噪声感知训练方法(NAT)用于布局感知语言模型
在文档处理中,特别是在视觉丰富的文档中,高效信息提取的需求变得越来越关键。VRDs,如发票、水电费单和保险报价,在业务工作流中随处可见,通常以不同的布局和格式呈现类似信息。他们的研究为使普通用户能够访问先进的文档处理功能铺平了道路,标志着该领域迈出了重要的一步。
Reportify体验入口 投资研究AI问答平台使方法用指南
Reportify是一个创新的AI驱动投资研究问答平台,旨在为投资者、金融分析师和市场研究人员提供快速、深入的财经信息问答服务。通过智能分析最新的财报、公司业绩、市场动态等,Reportify帮助用户迅速获取和深度分析财经领域的关键信息,从作出更明智的投资决策。为了更深入地了解Reportify的功能和服务,欢迎访问Reportify官方网站体验。
研究人员开发AI攻击方法BEAST:可在一分钟内绕过LLM防护栏
研究人员在美国马里兰大学成功开发了一种高效的方法,可以在一分钟内诱导大型语言模型产生有害反应,他们将这一技术命名为BEAST。BEAST技术利用NvidiaRTXA6000GPU、48GB内存和即将发布的开源代码,仅需一分钟的GPU处理时间,就能让LLM飞越其防护栏。”此研究强调了确保未来更强大AI模型的安全部署需要制定可证明的安全保证。
斯坦福大学研究人员发布新机器学习方法C3PO:根据上下文定制大型语言模型
斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法,旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天,语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴,预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。
DeepMind研究发现提升语言模型推理能力的简单方法
深度学习领域的研究人员发现,语言模型在逻辑推理方面的表现仍然是一个重要挑战。最新的一项由Google旗下的DeepMind进行的研究揭示了一个简单重要的发现:任务中前提的顺序显著影响语言模型的逻辑推理性能。通过这项研究,我们可以看到改变前提顺序可能是提升语言模型推理能力的一种简单有效的方法,也为未来改进这一领域的研究提供了新的方向。
GPT-4准确率最高飙升64%!斯坦福OpenAI重磅研究:全新Meta-Prompting方法让LLM当老板
【新智元导读】大模型幻觉问题还有另一种解法?斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法,能够让大模型成为全能「指挥家」,汇聚不同专家模型精华,让GPT-4的输出更精准。当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」,并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。在加入微软研究院之前,他曾在乔治亚理工学院和丰田工业大学芝加哥分校担任计算机科学助理教授。
谷歌研究团队推新AI方法SynCLR:从合成图像和字幕中学习视觉表征
GoogleResearch和MITCSAIL共同推出了一项名为SynCLR的新型人工智能方法,该方法旨在通过使用合成图像和字幕,实现对视觉表征的学习,摆脱对真实数据的依赖。SynCLR的工作原理研究团队首先提出了一个三阶段的方法。这些改进有望进一步提升合成数据在训练人工智能模型中的效果。
微软研究人员推新AI方法,用合成数据改进高质量文本嵌入
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
OpenAI 演示超级智能 AI 的控制方法:研究人员要求 GPT-2 指挥更强大的 GPT-4
OpenAI,一个承诺为全人类利益构建人工智能的公司,自去年推出ChatGPT以来,其商业雄心在最近的治理危机中变得更加显著。该公司宣布,一个专注于管理未来超级智能AI的新研究小组开始取得成果。Sutskever在深度神经网络先驱GeoffreyHinton的指导下攻读了博士学位,后者今年5月离开谷歌,目的是警告AI现在似乎正在某些任务中迅速接近人类水平。
研究人员推无微调对齐方法URIAL 1个提示搞定LLM对齐
近期研究发现,对大语言模型进行微调对性能有关键影响,但一项新研究表明,免微调的对齐方法也能有效提升LLM性能。针对大语言模型微调的传统方法,研究者发现对齐调优主要学习语言风格基础LLM已经具备回答用户查询所需的知识。这一研究为工程师提供了新的思路,可能减少对LLM进行微调的需求,为构建更高效的AI助手打开了新的可能性。
芝加哥大学研究人员推出3D画笔:使用文本生成局部风格化纹理的AI方法
芝加哥大学的研究人员与SnapResearch合作,推出了一种名为3D画笔的人工智能方法,通过文本描述自动生成网格上的局部语义区域的纹理。这一创新使得用户可以通过直观的、自由形式的文本输入控制纹理编辑,为各种网格描述其编辑。这一研究为3D建模和纹理编辑领域带来了新的可能性,为游戏、动画、电影等各个行业提供了更加高效和直观的纹理编辑工具。
UC伯克利研究人员推出Ghostbuster:用于检测 LLM 生成文本的最先进 AI 方法
LLM,如ChatGPT,可以轻松地产生各种流利的文本,但是它们的准确性有多高呢?语言模型容易产生事实错误和幻觉,这让读者在决定是否相信一个信息来源时知道是否使用了这些工具来做新闻文章或其他信息文本的幽灵写作。这些模型的发展也引发了对文本的真实性和原创性的担忧,许多教育机构也限制了ChatGPT的使用,因为内容很容易生成。这对于那些依赖于AI生成内容做出决策的用户来说,具有重要的意义。
微软研究员发布EmotionPrompt方法:增强多语言模型的情感智能
微软研究员最近发布了名为“EmotionPrompt”的研究成果,旨在增强多语言模型的情感智能。情感智能被认为是人类素质的一个关键组成部分,它涵盖了情感理解、情感处理以及如何利用情感数据来指导逻辑和分析过程,如问题解决和行为管理。这项研究为多语言模型的情感智能潜力提供了初步的研究,有望在各种应用领域取得进展。
Intel研究人员提出新AI方法,更高效地在CPU上部署LLM
大型语言模型因其在文本生成、语言理解和文本摘要等各种任务中的卓越性能备受瞩目,但它们庞大的模型参数却需要大量内存和专用硬件,这使得部署这些模型变得相当具有挑战性。为了降低推断所需的计算功率,研究人员通常采用权重量化等方法,即减少人工神经网络的权重和激活函数的精度。还有进一步改进的空间,研究人员计划推动在个人计算机上实现生成式人工智能,以满足对人工智能生成内容不断增长的需求。
南洋理工发布提高AI视频生成内容一致性方法FreeInit
南洋理工大学发布了一项名为FreeInit的方法,该方法可以大幅提高人工智能视频生成的内容一致性。演示显示这一方法非常流畅,并且可以与现有的SD生态结合。随着这一技术的不断发展和完善,相信将会为视频内容创作和人工智能应用带来更多的可能性。
YouTube 宣布负责任的人工智能创新方法:要求披露 AI 生成的内容并添加标签
YouTube正在推出针对AI内容的新规则,包括要求创作者透露他们是否使用了生成式人工智能来制作逼真的视频。YouTube在周二的一篇博客文章中概述了一系列与AI相关的政策更新,表示那些不透露是否使用AI工具制作「改动过的或合成的」视频的创作者将面临处罚,包括被移除内容或被暂停参与该平台收益分享计划。YouTube的音乐合作伙伴,如唱片公司或发行商,将能够要求下架模�
苹果新AI模型研究Ferret-UI:或将提升Siri,读懂屏幕内容
尽管苹果在生成式AI热潮开始后并未推出任何AI模型,但近期公司正在着手一些AI项目。苹果研究人员分享了一篇揭示公司正在研发的新语言模型的论文,内部消息称苹果正在研发两款AI驱动的机器人。由于模型对用户应用屏幕的全面理解以及执行某些任务的知识,Ferret-UI可以用于强化Siri,让其为用户执行任务。
研究人员诱导AI聊天机器人泄露有害内容,成功率高达 98%
印第安纳州普渡大学的研究人员设计了一种新的方法,成功地诱导大型语言模型生成有害内容,揭示了隐藏在合规回答中的潜在危害。在与聊天机器人进行对话时,研究人员发现通过利用模型制作者公开的概率数据和软标签,可以迫使模型生成有害内容,成功率高达98%。这项研究的结果提醒我们,保障人工智能技术的安全性和可信度仍然是一个重要的挑战。
研究发现:AI和人类生成的在线内容同样被认为可信
在当今互联网成为许多人获取信息的主要途径的时代,在线内容及其来源的可信度已经达到了一个关键的转折点。由于ChatGPT和GoogleBard等生成人工智能应用的激增,这一担忧变得更为突出。”这仍然是科学传播的任务,更是一项社会和政治挑战,需要唤起用户对人工智能生成内容负责任使用的意识。
研究发现大型 AI 数据集包含虐待儿童图像:该数据集已用于构建流行的人工智能图像生成器,包括 Stable Diffusion
根据斯坦福互联网观察站周三发布的一项新研究,流行的人工智能图像生成器的基础数据库中隐藏着数千张儿童性虐待图片。作为对这一研究的回应,一些最大和最常用的图像数据库的运营商关闭了对它们的访问权限。LAION的创始人是德国研究员和教师ChristophSchuhmann,他今年早些时候表示,公开提供如此庞大的视觉数据库的部分原因是为了确保AI发展的未来不受少数强大公司的�