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2024-03-05 talkingdev

GPT-4只能成功完成14%的Agent任务

社区对代理在处理各种数字工作负载方面的潜力非常兴奋。然而,即使是最好的通用模型也难以完成人类70%以上成功的任务。显然,我们可能需要专门针对这些任务进行训练的模型。

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2024-03-05 talkingdev

论文:Gemini在1m+代币窗口中使用HyperAttention技术

众所周知,Gemini的惊人1m+代币窗口使用HyperAttention技术取得了如此的成功。这种技术可使计算机通过模拟人类大脑中的注意力机制来聚焦于代币,并识别出其中的关键信息。HyperAttention技术不仅提高了Gemini的精度...

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2024-03-05 talkingdev

OpenAI与Figure合作,让人形机器人更加智能化

不久的将来,人形机器人将会与人类制造工人一起工作。在这个领域中占据重要地位的Figure公司最近筹集了6.75亿美元,并与OpenAI达成协议,为其机器人开发下一代人工智能模型。这笔资金超过了Figure最初设定的金额150...

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2024-03-05 talkingdev

AI领域再次掀起高潮,Anthropic公司的Claude 3声称具有“接近人类”能力

Anthropic的Claude 3似乎在一系列认知任务上树立了新的行业标准。该公司声称,在某些情况下,它接近于“人类水平”的能力。Claude 3有三个模型:Claude 3 Haiku,Claude 3 Sonnet(为Claude.ai聊天机器人提供动力)和C...

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2024-03-01 talkingdev

Distilabel-框架用于对齐数据收集

Distilabel是为AI工程师设计的框架,使用人类反馈的强化学习方法(例如奖励模型和DPO)对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集,清洗和训练。

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2024-03-01 talkingdev

论文:视频框架成为现实决策的新语言

一篇令人惊叹的论文将视频框架作为人工智能与人类用户交互的一种潜在更好的方法。它展示了视频模型可以用作规划器、代理、计算引擎和环境模拟器。以视频为基础的人工智能可以模拟现实世界,更好地支持人类决策。

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2024-03-01 talkingdev

论文:AI模型的视觉感知能力得到提升

本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈,并创建了Q-Pathway数据集,以分析其清晰度、色彩和亮度。

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2024-02-29 talkingdev

UCSD-训练更具表现力的人形机器人

来自加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的研究人员训练了人形机器人的动作,使其更具表现力、社交倾向和鲁棒性。他们在草地上的非编排舞蹈视频非常令人印象深刻。该研究团队使用了深度强化学习,让机器人能够快速学习和适应...

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