OpenAI 关于「 Q* 」项目的重大突破是促成董事会罢免 Sam Altman 行动的催化剂
在OpenAI首席执行官SamAltman被解雇四天前,几位公司研究人员向董事会发送了一封信函,警告一项强大的人工智能发现可能对人类构成威胁,两位熟悉此事的人士向路透社透露。这封未曾报道的信件和人工智能算法成为导致董事会罢免Altman——生成式AI的代表人物——的催化剂,这两位消息人士表示。路透社表示无法独立验证研究人员声称的Q*能力。
MIT最新研究:纯文本模型也能训练出视觉表征 用代码就能作画
MIT计算机科学与人工智能实验室的研究人员进行了一项有趣的研究,通过评估语言模型的视觉能力,揭示了纯文本模型训练视觉概念表征的新可能性。他们使用代码非图像进行渲染和表示,成功地教会语言模型生成和理解复杂的视觉概念。这为未来发展更强大的纯文本模型提供了启示,有望推动语言模型在视觉领域的更广泛应用。
性能大涨20%!中科大「状态序列频域预测」方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023 Spotlight
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从辅助表征高效地提取到长期未来信息。马尔科夫决策过程在具体分析两种结构性信息之前,我们先介绍产生状态序列的马尔科夫决策过程的相关定义。,使预测器的输出能逼近真实状态序列的傅里叶变换,从鼓励表征编码器提取�
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。