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OpenAI推DALLE3;Github Copilot广泛使用;丰田新方法训练AI;红杉谈AI第二幕;谷歌让AI怀疑自己

有新Newin • 1 年前 • 473 次点击  




产业资讯


🔗 OpenAI推出DALL·E 3

DALL·E 3 比以前的系统更能理解细微差别和细节,使用户能够轻松地将您的想法转化为非常准确的图像。它很快就会被本地集成到ChatGPT中。


🔗 GitHub 的 AI 驱动的编码Copilot现已广泛使用

GitHub正在扩大其 AI 编码聊天机器人Copilot Chat的可用性。Copilot Chat以前是针对商业用户的公开测试版,现在可供Visual Studio和Visual Studio Code中的个人用户使用。


🔗 TRI正在开发一种训练机器人的新方法

丰田研究所(TRI)正在展示研究的进步,可以在一夜之间教机器人一项新技能。TRI利用传统的机器人学习技术和类似于生成AI模型的扩散模型。其系统已经过60项技能培训,专注于不同环境中的多功能性,旨在使机器人能够在各种环境中有效运行并适应新任务。


🔗 红杉:生成式AI的第二幕

生成式 AI 开发基础模型和新颖性应用程序的第一步即将结束。取而代之的是第二幕,生成 AI 端到端地解决人类问题。


🔗 谷歌如何教 AI 怀疑自己

谷歌的巴德聊天机器人现在提供了一个“双重检查”功能,当用户提示时,它通过检查网络是否有确凿或矛盾的信息来评估其响应。这一添加旨在提高准确性和问责制,但可能仍要求用户自己验证搜索结果和解释。


🔗 谷歌告诉 AI “深呼吸”导致数学成绩飙升

谷歌开发了PROmpting优化(OPRO),这是一种使用人类式鼓励来提高LLM数学技能的技术,例如“让我们一步一步地思考”。


🔗 Microsoft将在特别活动中为Windows展示其AI愿景

Microsoft正在计划举办一场特别活动,以公布其将AI集成到Windows,Microsoft 365,Surface等中的愿景。





工程研究








🔗 理解手部动作的更好方法

这项研究介绍了RenderIH,这是一个大量超逼真的图像集合,显示手处于各种位置,解决了过于简单的旧数据集的问题。它还介绍了TransHand,这是一种非常准确地读取这些手部位置的新工具。


🔗 使用大语言模型提升推荐

这项研究着眼于正在彻底改变许多技术领域的LLM如何更好地提出顺序建议(例如建议接下来会有什么歌曲或电影)。


🔗 LLM在医学中有用

这项研究的重点是制作大型语言模型,这些模型已经非常擅长理解和生成文本,甚至更好地回答医学问题。


🔗 更好地理解 RGB-D 图像的新方法

DFormer是研究图像颜色和深度的独特方法。与旧方法不同,DFormer 专为 RGB-D 图像而设计。


🔗 OpenPipe将提示转换为便宜的模型

OpenPipe是一种通过少数描述进行模型蒸馏的工具。


🔗 检索不仅仅是嵌入搜索

语言模型经常对事实查询产生幻觉。通过检索事实,我们可以减少这些不准确之处。但是,嵌入查询和搜索向量存储的检索增强生成 (RAG) 的幼稚形式通常表现不佳。这篇文章讨论了如何使用查询对象和信息检索技术显著提高性能。





效率资源



🔗 OneAudio

将录音转换为干净的摘要笔记。





延伸阅读


🔗 AI 如何激发技术和商业模式创新

真正伟大的创新是成对的。技术创新和商业模式创新共同提供异常结果。AI 是下一个技术创新,但我们是否在商业模式方面找到了它的对应物?


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除了《埃隆·马斯克传》和《乔布斯传》, Walter Isaacson 的首部成名作品《基辛格传》不容错过,全书 800 页,描绘了基辛格的成长与传奇,作为20世纪极富声望的外交家与战略家,基辛格是如何主导外交政策与世界格局的?感兴趣的读者欢迎下方小程序订购:



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