4月7日

AI资讯速递2个月前更新 大Joe
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4月7日·周日 AI工具和资源推荐

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超越GPT-4,斯坦福团队手机可跑的大模型火了,一夜下载量超2k

近日,斯坦福大学研究人员推出的 Octopus v2 火了,受到了开发者社区的极大关注,模型一夜下载量超 2k。20 亿参数的 Octopus v2 可以在智能手机、汽车、个人电脑等端侧运行,在准确性和延迟方面超越了 GPT-4,并将上下文长度减少了 95%。此外,Octopus v2 比 Llama7B + RAG 方案快 36 倍。Octopus-V2-2B 是一个拥有 20 亿参数的开源语言模型,专为 Android API 量身定制,旨在在 Android 设备上无缝运行,并将实用性扩展到从 Android 系统管理到多个设备的编排等各种应用程序。来源:微信公众号【机器之心】

谷歌DeepMind发布Gecko:专攻检索,与大7倍模型相抗衡

来自谷歌 DeepMind 的研究者提出了 Gecko,这是一种从 LLM 中蒸馏出来的多功能文本嵌入模型,其在 LLM 生成的合成数据集 FRet 上进行训练,并由 LLM 提供支持。通过将 LLM 的知识进行提炼,然后融入到检索器中,Gecko 实现了强大的检索性能。在大规模文本嵌入基准(MTEB,Massive Text Embedding Benchmark)上,具有 256 个嵌入维度的 Gecko 优于具有 768 个嵌入尺寸的现有模型。具有 768 个嵌入维度的 Gecko 的平均得分为 66.31,在与 7 倍大的模型和 5 倍高维嵌入进行比较时,取得了相竞争的结果。Gecko 是一个基于 1.2B 参数预训练的 Transformer 语言模型,该模型经历了两个额外的训练阶段:预微调和微调。来源:微信公众号【机器之心】

揭秘AI幻觉:GPT-4V存在视觉编码漏洞,清华联合NUS提出LLaVA-UHD

清华大学、新加坡国立大学和中国科学院大学的一篇题为《LLaVA-UHD: an LMM Perceiving Any Aspect Ratio and High-Resolution Images》的论文中分析 GPT-4V 很可能存在:视觉编码漏洞。该工作对当前最强的商业大模型 GPT-4V 和最受欢迎的开源模型 LLaVA-1.5 进行了实验,揭示了目前多模态大模型中的视觉编码漏洞。LLaVA-UHD 将图像分辨率限制在最大 672×1008。但是在未来,考虑到其具有潜力的效率和可扩展性,将探索更高分辨率的图像以及更具挑战性的任务,如小目标检测和分割。此外,目前图像片段是独立编码的,只在 LLMs 中进行交互。计划通过改进的视觉编码策略,在图像片段之间建立高效的连接,实现细粒度全局信息交互。来源:微信公众号【机器之心】

斯坦福团队新作:喊话就能指导机器人,任务成功率暴增

斯坦福的ALOHA家务机器人团队,发布了最新研究成果——项目名为Yell At Your Robot(简称YAY),有了它,机器人的“翻车”动作,只要喊句话就能纠正了!而且机器人可以随着人类的喊话动态提升动作水平、即时调整策略,并根据反馈持续自我改进。比如在这个场景中,机器人没能完成系统设定的“把海绵放入袋子”的任务。架构上,整个YAY系统主要由高级策略和低级策略这两个部分组成。其中高级策略负责生成指导低级策略的语言指令,低级策略则用于执行具体动作。具体来说,高级策略将摄像头捕捉到的视觉信息编码,与相关知识结合,然后由Transformer生成包含当前动作描述、未来动作预测等内容的指令。而低级策略接收到语言指令后,会解析这些指令中的关键词,并映射到机器人关节的目标位置或运动轨迹。来源:微信公众号【量子位】

Dr. John Spencer:重新思考人工智能时代的信息素养

本文选译自Dr. John Spencer最新博客“Rethinking Information Literacy in an Age of AI”,部分呢内容有所调整。“改变游戏规则”和“颠覆性”等词汇在技术领域中已不再新鲜。教育工作者们已经目睹了1:1设备、无纸化教室、交互式白板等教育新潮流的兴起。然而,人工智能的崛起为我们带来了截然不同的感受。我们所处的时代,尤其是生成式人工智能和更广泛的机器学习领域,似乎正在迅速重塑我们的世界。尽管对于教育工作者而言,这带来了许多积极的趋势,但我们也不得不警惕人工智能如何改变信息格局,特别是在深度伪造领域。来源:微信公众号【胖胖老师】

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