追问daily | 创造性心流源于何处?梦中的视觉体验与清醒时有何差异...

马斯克XAI公司最新发布了Grok-1.5Vision(简称Grok-1.5V)多模态模型。该模型不仅能处理文本信息,还能分析各种视觉内容,包括文档、图表、截图和照片,其多功能性在当下的AI技术中表现突出。在最新的基准测试中,Grok-1.5V显示出了与先前的GPT4V相媲美甚至部分超越的性能。特别是在全新的RealWorldQA真实世界物理空间...

对话李志飞:理解Sora,复现Sora

李志飞:以语言为例,以前文本的理解是专门训练模型做情感分类、画语法树、做词性分析,都是单独做理解任务。但ChatGPT基于prompt的接口方式,一个生成模型把所有的理解任务都cover了。从原理上看,我相信只要你能回答出针对性的问题,就算是理解了,就像考试会出很多题目考我们对知识的理解一样。甲小姐:我认可生成是证明...

对话:理解Sora,复现Sora

李志飞:以语言为例,以前文本的理解是专门训练模型做情感分类、画语法树、做词性分析,都是单独做理解任务。但ChatGPT基于prompt的接口方式,一个生成模型把所有的理解任务都cover了。从原理上看,我相信只要你能回答出针对性的问题,就算是理解了,就像考试会出很多题目考我们对知识的理解一样。甲小姐:我认可生成是证明...

WWDC23 发布会上,Apple 没告诉你的 10+个细节

▍VisionPro里的打字体验片段来自AppleApple在6月7日发布了一个名叫「Designforspatialinput(设计空间输入)」的课程,其中谈及了两种在VisionPro输入文字的方式:一个悬浮在空中的虚拟键盘或使用外置蓝牙键盘。Apple后续对「悬浮在空中的虚拟键盘」进一步解释道:键盘的设计旨在帮助用户定位到按...

张俊林:由ChatGPT反思大语言模型(LLM)的技术精要(1)

而且,目前Transformer不仅统一了NLP诸多领域,也正在逐步地替换图像处理各种任务中被广泛使用的CNN等其它模型的进程之中,类似的,多模态模型目前也基本都采用了Transformer模型。这种Transformer从NLP出发,攻城略地逐步统一AI越来越多领域的趋势,起始于2020年底出现的VisionTransformer(ViT),之后蓬勃发展,到目前已大获成功...

后GPT 3.0时代,主流大模型技术精要详解,走向AGI之路的大门已开

另外,各种研究也证明了浅层语言知识比如词法、词性、句法等知识存储在Transformer的低层和中层,而抽象的语言知识比如语义类知识,广泛分布在Transformer的中层和高层结构中(www.e993.com)2024年11月5日。世界知识指的是在这个世界上发生的一些真实事件(事实型知识,FactualKnowledge),以及一些常识性知识(CommonSenseKnowledge)。比如“拜登...

AI Agent引擎+出海,做AGI时代的那艘大船

第三个点我当时意识到的,我觉得更有意思,就是我认为如果我们把Agent或者说是AGI当作一个超越于模型工具的社会的主体去看待的时候,你就会发现它和我们人类几千年来所有的技术都不一样,因为它是一种可以参与到社会当中的独立的形态,而不是一个被人拿来当工具使用的一个拿来即用然后用完放手的东西。

微文案,是快速改进界面的好方法

·语句一致性——如果我们使用一个词性(名词、形容词等),那么我们在其他导航上也有同一个词性。这通常在一级导航上要求做好。·导航、标题和面包屑的一致性。导航规则7)我的vs你的①我的如果用户创建了一个属于自己的账号,那最好是用“我的”。例如,我的youtube频道,我的照片等等。

微软亚洲研究院副院长周明:NLP的进步将如何改变搜索体验

比如,机器翻译任务,源语言句子是输入,目标语言句子是输出。这样就存在输入和输出的对应。如果是单轮任务,就是输入和输出直接对应,不需要中间推理,可以用编码和解码的技术来进行建模。除了机器翻译,词性标注、分词、句法分析、语义分析、问答、摘要、阅读理解等许多任务都可以通过编码-解码模型进行建模。

自然语言处理背后的数据科学

词性归类词性归类用于确定句法功能。在英语中,词性的主要部分是:形容词、代词、名词、动词、副词、前置词、连词和感叹词。这是用来推断基于它的单词的意图。例如,PERMIT一词可以是一个名词和一个动词。动词用法:“Ipermityoutogotothedance.”名词用法:“Didyougetthepermitfromthecounty...