随着现代软件开发的复杂性增加，可观测性框架成为了确保应用和系统可靠性的关键工具。Datadog提供的最新指南，为开发者和运维团队提供了全面的参考。以下是该指南中提到的建立可观测性框架的关键步骤： 1. 标准化并...

斯坦福大学最新的一份报告跟踪了全球的人工智能趋势。报告通过13张图表全面展示了人工智能的现状，深入剖析了目前AI技术的发展趋势，涵盖了各种AI应用场景和技术挑战。该报告不仅对AI行业进行了全面的梳理，更是提供...

人工智能模型生成的错觉现象，即AI模型产生看似合理但实际错误的输出，为我们带来了巨大的挑战，当前的技术无法完全解决这个问题。这些问题源于生成型人工智能的基本设计，它依赖于识别数据中的模式，但缺乏对真实的...

Humane's Ai Pin，一款AI驱动的可穿戴设备，因其技术问题备受争议。从音乐流媒体到AI助手故障，尽管该设备旨在营造一种环境计算体验，但其第一代产品却因性能延迟和缺乏基本功能而备受诟病。尽管承诺未来会通过软件...

当前神经网络在超出其训练数据的情况下泛化能力有限，这限制了它们的推理和可靠性。为了实现人工通用智能（AGI），我们需要寻找替代方法。专家认为，尽管深度学习和神经网络在特定任务上取得了显著成就，但它们距离...

生成式人工智能（Generative AI）的未来前景备受争议。目前，该技术面临着盈利能力不足、安全隐患以及语言模型固有的幻觉问题等多重挑战。除非在2024年底前发布一款像GPT-5这样具有突破性的模型，并解决关键问题同时...

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型，其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析，ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

视觉语言模型（VLMs）在处理输入图像时，有时会遇到无法回答的问题。即便是最先进的VLMs，如GPT-4V，也面临这一挑战。本文提出了一个针对VLMs在面对无解问题时的基准测试，并探讨了一些可能的改进方向。研究者们通过...