8月语言排行：Objective-C走向衰败？我反对
TIOBE 编程语言排行榜 8 月更新已公布，排名前十的分别是：Java， C， Python， C++， C#， Visual Basic .NET， JavaScript， PHP， Objective-C 和 SQL。和上个月唯一的不同之处在于 Objective-C 和 SQL 的排名发生了交换。
TIOBE编程语言7月推荐排行榜：Objective-C又降了
近日，国外编程语言社区TIOBE发布了7月的编程语言排名榜。在本月的排行榜中，Java、C、C++依旧占据前三位置。也许是受到Swift语言（位列16名）的影响，Objective-C下降至第六。
编程语言TOP100：Swift将取代Objective-C？
近日，编程社区TIOBE发布了6月份的编程语言排行榜，同时也对近来大热的苹果编程语言Swift的发展趋势进行了预测。
4月Tiobe编程语言推荐排行榜：Objective-C高歌猛进
2013年4月，Objective-C的使用份额相比去年同期增长了1.36%，是排名前20位中，增幅最大的一款语言。不过其排名与2012年4月相同，仍是第四位。实际上，排行榜前8位的编程语言与去年无二。
2012年12月编程语言推荐排行榜：Objective-C冲刺卫冕年度语言
TIOBE 带来了最新的编程语言排行榜，从排名上来看，C、Java 和 Objective-C 依然稳居前三甲。再来看 C# 和 PHP，与上个月相比，这两种语言份额均有所下降，但是 PHP 下降得更多一些，因此 C# 代替了 PHP 第 5 名的位置。
iPhone编程Objective-C成世界第三流行语言
据一份最新的研究报告显示，用于为苹果iPhone和iPad开发应用的编程语言Objective-C现已成为世界上第三流行的编程语言。
2012年7月编程语言推荐排行榜：Objective-C超越C++
TIOBE 于今日公布了2012年7月编程语言指数排行榜。此次排名前三的语言有大变化：Objective-C 超越 C++ 排第三。
2012年1月编程语言推荐排行榜：Objective-C成为2011年度语言
TIOBE 于今日公布了2012年1月编程语言排行榜。前三的位置有变动，正如上期的标题所言（C#快取代C++的第三名），第三位置已经易主。
2011年11月编程语言推荐排行榜：Objective-C能成为年度编程语言？
Tiobe公布了2011年11月编程语言排行榜，前二十排名无多大变化。从下图的排行榜可以看到，依然是C阵营的天下。09年和10年的年度编程语言分别是Go和Python。不出所料，今年的编程语言中又有一匹黑马，那就是Google的Dart语言，以下请参照2011年10月编程语言排行榜查看。
2011年7月编程语言推荐排行榜,Objective-C将成为年度语言
TIOBE公布了2011年7月编程语言排行榜，本期的榜单标题： Objective-C将成为年度语言。
7月编程语言推荐排行榜 Objective-C将成为年度语言
苹果推出降噪语言模型DLM 用于纠正ASR系统中的错误
苹果最近推出了一项新的技术创新，去噪语言模型，通过大量合成数据的训练，取得了超越以往的成就，实现了自动语音识别领域的最新性能水平。这项技术的核心在于使用文本转语音系统创建音频，并将其输入ASR系统，通过这种方式产生了嘈杂的假设，与原始文本进行配对，从训练DLM。这种创新性的做法为DLM的性能提升提供了更广阔的空间，使其在ASR领域引领潮流。
谷歌发布图像局部重绘项目ObjectDrop 插入物体和环境完美融合
谷歌今天发布了一个名为ObjectDrop的图像局部重绘项目，其效果令人印象深刻。这个项目成功模拟了物体对场景的影响，包括遮挡、反射和阴影，实现了逼真的物体移除和插入。这一成果对于图像处理和计算机视觉领域来说，是一个重要的突破。
ObjectDrop官网体验入口 AI照片级物体删除和插入工具下载使用地址
ObjectDrop是一种监督方法，旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。ObjectDrop适用于需要从图像中删除或插入物体以获得理想结果的各种场景，如图像编辑、视觉特效合成、3D建模等。
Tracking Any Object Amodally ：让AI像人一样可以追踪任何对象
TrackingAnyObjectAmodally是由卡内基梅隆大学和丰田研究所开发的项目使得人工智能能够像人一样追踪物体的整体，即使在部分遮挡或不完全可见的情况下也能理解其完整结构。在这个项目中，计算机被训练成能够“理解”并追踪到部分遮挡物体的完整形状和位置。这个项目的成功将大幅提升计算机视觉系统的智能，让它们在处理遮挡物体时更加像人类，从在自动驾驶、视频监控等领域发挥更大的作用。
斯坦福大学研究：通过自动偏好排名和NLP进展，降低大语言模型错误率
研究人员从斯坦福大学和UNCChapelHill共同努力解决了大语言模型产生的事实性错误的问题，这些错误被称为“幻觉”。在没有人工标记的情况下，研究人员通过微调LLMs，采用新颖的方法，以在开放式生成环境中提高事实准确性。对提取原子事实的简化方法进行调查，并将事实性调谐方法扩展到更大的模型，如GPT-4，提出了进一步探讨的建议。
谷歌研究:大型语言模型难以自我纠正推理错误
谷歌DeepMind最新研究发现，大型语言模型在没有外部指导的情况下难以自我纠正推理错误。谷歌DeepMind的研究人员认为，目前对于需要更安全响应的应用程序来说，具备自我纠正能力的语言模型可能更加有效。尽管目前大型语言模型在自我纠正推理方面还存在一些挑战，但这项研究为未来的发展提供了重要的指导，让我们更好地了解和改进语言模型的能力和局限性。
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