人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可...

大多数计算机视觉工具在使用LiDAR点追踪3D物体时，由于干扰或未注意到长期运动，常常遇到困难。为了解决这些问题，MTM-Tracker混合使用了两种方法，并分为两个阶段进行工作。在第一阶段，MTM-Tracker使用基于模型的...

近期的模型常常在处理复杂的视觉-语言任务上遇到困难，这主要是由于它们在理解混合的图像-文本上下文时存在限制。为了评估这些任务，研究人员引入了I4基准。结果显示，视觉提示生成器的注意力存在缺陷。为了解决这个...

人工智能一度被高度炒作，然而近期一些数据显示其需求可能正在萎缩。主要表现在微软的搜索引擎Bing无法从Google手中夺取市场份额，以及使用ChatGPT的人数在减少。人工智能的发展无疑已经改变了许多行业，但这些新的...

科学家们已经找到了一种新的将文本转换为3D模型的方法，这种方法运用了特殊的技术，但有时结果并不完美。IT3D引入了一种智能策略，该策略使用多个视点和一个特殊的训练系统，使得3D创作看起来更加真实。这种技术的应...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

我们明白，人工智能正在改变一切。但对于任何颠覆性的技术，真正计算出这种颠覆的数值其实相当困难。a16z以他们典型的深度分析，探讨了人工智能如何颠覆云计算和应用层。这是一篇内容繁密但却有价值的文章。人工智能...

我们最近发布了很多关于产品驱动增长（PLG）的内容。这是一个公司精准实现PLG的又一出色例子。关键的启示包括：深思熟虑你为谁构建产品，专注于一个明确的人物角色，然后尽可能地减少他们尝试你的产品的阻力。传统的...