SURE技术是一种将多种技术结合起来，提高深度神经网络对于图像分类任务中不确定性预测可靠性的新方法。该方法通过模型置信度估计、模型不确定性估计和置信度校准三个步骤来实现置信度的提高。SURE技术的应用将大大提...

基准测试是非常有用的工具，但由于其狭窄的范围、过度拟合、污染、可重复性问题和缺乏范围，它们并不是真实世界实用性的最佳指标。

本文探讨了评估LLM的挑战，将其与人类员工评估进行比较。文章讨论了衡量LLM智能和实用性的困难，突出了当前评估方法的局限性和需要更有效方法的必要性。在人工智能领域，评估是至关重要的，因为它决定了LLM的质量和...

图像压缩算法通常能够找到图像中的模式并将其压缩，而现在看起来它们也是压缩ASCII文本的一种有效方法。这种方法的实质是将文本数据编码成一张图片，通过图像压缩的方式来实现文本的压缩。这种方法在一些特定场合下...

最近，GitHub上发布了一个名为Microagents的新项目，它是一种能够自我编辑其提示和Python代码的代理。这个项目旨在帮助开发人员更轻松地创建、测试和部署人工智能代理，而无需进行繁琐的手动编程。Microagents项目使...

指令调优的引入大大提高了语言模型的实用性。近来，出现了许多新的进展，例如合成数据管道，使这一过程变得更好、更高效。

Figma将AI辅助功能引入FigJam，其数字白板工具，以简化和增强设计协作。像源自于AI项目Jambot的实用性增强功能，可帮助用户在虚拟画布上更有效地协作。Figma的目标是通过利用机器学习能力来扩大对各种用户需求的适用...

人工智能的兴起导致了初创企业的过度饱和，其中一些公司仅凭一个演示文稿就筹集了巨额资金，这可能表明过度炒作和过度估值。专家警告称，并不是所有初创公司都是创新者，许多公司只是模仿者。应该有更多的真实性和明...