丢掉 LangChain、像 Docker一样编排大模型应用程序:这支十余人的年轻创业团队如何在2个月做出一个LLMOps平台?
大模型浪潮正在重构千行百业。可以预见的是,随着技术的不断进步以及应用场景的不断扩展,基于大模型的AI应用将会不断涌现,并成为推动AI产业发展的重要力量。曾在腾讯云CODINGDevOps团队负责产品及运营管理工作,服务超百万开发者用户的平台产品。
Archetype AI发布可深入理解世界的基础模型Newton
ArchetypeAI推出的Newton是一个革命性的人工智能平台,专为理解和推理物理世界设计。与传统的文本和图像分析AI模型不同,Newton结合了实时传感器数据和自然语言处理技术,使用户能够对周围环境提出开放式问题,并据此做出明智的决策。Newton支持与各种传感器结合使用,支持实时或预录数据流。
全球最强大模型易主!GPT-4被超越:Claude 3理解能力已接近人类 有明确伦理底线
这是GPT-4发布之后,第一次在纸面上被完全碾压。OpenAI最强竞争选手Anthropic发布了旗下最新大模型家族Claude3。还有人在线点名Altman,可以发布GPT-5了。
谷歌发布可读屏AI模型ScreenAI:可理解用户界面和信息图表
谷歌研究最新发布的ScreenAI标志着语言和语音控制计算机界面的又一重要进展。这一AI模型不仅能理解用户界面和信息图表在回答基于信息图表的问题、总结内容以及导航用户界面等多项任务上,创下了新的性能标杆。为鼓励更多的发展,谷歌研究计划发布ScreenAI的评估数据集,其中ScreenQA已经提供了包含36,000张截图的86,000个问答对;更复杂的变体和包含截图及其文本描述的集合将会推出。
全球最强大模型一夜易主,GPT-4时代终结,Claude 3提前狙击GPT-5,3秒读懂万字论文理解力接近人类
【新智元导读】就在刚刚,GPT-4被从大模型铁王座上扯下来了!OpenAI最强竞对Anthropic发布的Claude3系列模型,已经实现了对GPT-4的全面超越。网友表示:GPT-4时代已经终结,OpenAI可以请出Q*了。
LeCun怒斥Sora不能理解物理世界!Meta首发AI视频「世界模型」V-JEPA
【新智元导读】短短几天,「世界模型」雏形相继诞生,AGI真的离我们不远了?Sora之后,LeCun首发AI视频预测架构V-JEPA,能够以人类的理解方式看世界。Sora一经面世,瞬间成为顶流,话题热度只增不减。它仍然是插值潜在空间的嵌入,到目前为止你还不能以这种方式构建「世界模型」。
LLM是世界模型的新证据?ChatGPT能理解WiFi等物理信号,并猜出你的位置
大语言模型是否是世界模型?大语言模型除了在数字世界完成如写作或翻译等任务,它们能否理解并处理物理世界中的信息并进完成更广泛的任务呢?最近来自香港科技大学、南洋理工大学与加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究者们提供了新的思路:他们发现大语言模型如ChatGPT可以理解传感器信号进完成物理世界中的任务。该项目初步成果发表于ACMHotMobile2024。如想进一步了解渗透式
Yann LeCun:生成模型不适合处理视频,AI 理解视频得在抽象空间中进行预测
根据图灵奖得主、Meta首席AI科学家在世界经济论坛上的讲话,生成模型不适合处理视频,AI得在抽象空间中进行预测。在互联网文本数据即将枯竭之际,很多AI研究者将目光转向了视频。这将需要一些科学和技术上的突破,对于在制造业、生物学等领域进行常识推理都具有重要意义。
GPT-4V惨败!CV大神谢赛宁新作:V*重磅「视觉搜索」算法让LLM理解力逼近人类
SamAltman最近在世界经济论坛上发言,称达到人类级别的AI很快就会降临。正如LeCun一直以来所言,如今的AI连猫狗都不如。他还曾与何恺明大神共同提出了用于图像分类的简单、高度模块化的网络结构ResNeXt,这篇论文发表在了CVPR2017上。
LeCun曝多模态LLM重大缺陷 提出Interleaved-MoF显著增强视觉理解能力
近期来自纽约大学和UC伯克利的研究团队在多模态大语言模型领域取得了重要突破,成功捕捉到了其在视觉理解方面存在的重大缺陷。研究人员发现,当前的MLLM在特定场景下,甚至在一些人类容易识别的图像问题上,表现不如随机猜测。这不仅对AI领域的研究有着积极的推动作用,也为未来开发更强大、全面的多模态大模型奠定了基础。
VCoder官网体验入口 AI图像语义理解app软件免费下载地址
VCoder是一个适配器,通过辅助感知模式作为控制输入,来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoderLLaVA是基于LLaVA-1.5构建的,不对LLaVA-1.5的参数进行微调,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。要获取更多详细信息并开始您的AI模型优化之旅,请访问VCoder官方网站。
摩根大通宣布推出用于多模态文档理解的DocLLM
摩根大通推出了DocLLM,这是一种为多模态文档理解设计的生成式语言模型。DocLLM作为LLM的轻量级扩展,用于分析企业文档,涵盖了形式、发票、报告、合同等在文本和空间模态交汇处具有复杂语义的文档。未来摩根大通将以轻量级方式将视觉融入DocLLM,并进一步增强其能力的承诺。
新AI框架DreamSync:结合图像理解模型的反馈 改善文本到图像合成
来自南加州大学、华盛顿大学、巴伊兰大学和谷歌研究团队的研究人员推出了DreamSync,这是一种新型人工智能框架,致力于解决扩散型文本到图像模型中对齐和审美吸引力的问题无需进行人工标注、修改模型架构或使用强化学习。DreamSync的方法是通过生成候选图像,利用视觉问答模型对其进行评估,然后对文本到图像模型进行微调。拓展DreamSync的应用到其他模型架构,并在不同场景中进行性能评估和额外研究也是未来持续调查的方向。
Hinton和LeCun再交锋,激辩LLM能否引发智能奇点!LeCun:人类理解能力碾压GPT-4
【新智元导读】大模型能否理解自己所说,Hinton和LeCun再次吵起来了。LeCun新论文证明,GPT-4回答问题准确率仅为15%,自回归模型不及人类。GPT-4无法处理文件和多模态问题,但能够解决注释者使用网络浏览解决的问题,主要是因为它正确地记住了需要结合起来才能得到答案的信息片段。
研究发现,ChatGPT 能理解和回应人类情感
自从OpenAI的聊天机器人ChatGPT走红以来,人们对人工智能的兴趣达到了新的高度。虽然AI并不是一个新领域,但它确实是一个相对未被探索的行业,越来越多的公司正在投入资源进行研究。如果真的出现,那将是“伟大的”,因为这将意味着“80亿人都拥有丰富的资源,这将是一个美好的世界”。