全文丨人工智能时代 新闻媒体的责任与使命

2022年底,美国OpenAI公司研发的生成式人工智能ChatGPT横空出世;2024年,文生视频大模型Sora再度惊艳世界;近来,OpenAI推出最新o1模型、快手“可灵”入局文生视频赛道、Kimi大模型助手更新支持到200万字超长文本分析……多模态及垂直领域大模型不断在世界各地涌现,人工智能技术在全球呈现加速发展的趋势。人工智能技术“井喷式...

重磅!ISO首个数据资产管理国际标准发布|新闻麻辣烫|广东|火锅|...

以强化基础四国领导力的共识,包括:第一,加强基础四国就国际气候变化议程协调,重点关注《公约》下多边气候体制;第二,调动各国科学和学术对话;第三,扩大在可持续发展实施和项目方面的联合行动与合作,尤其是通过扩大新开发银行(NDB)作用支持全球南方可持续发展。

Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

为了有效处理包括具有不同持续时间、分辨率和宽高比的图像和视频在内的多样化视觉输入,一个关键方法涉及将所有形式的视觉数据转换为统一表示,这有助于生成模型的大规模训练。具体来说,Sora通过最初将视频压缩到较低维度的潜在空间,然后将表示分解为时空补丁来对视频进行分块。然而,Sora的技术报告[3]仅提出了一个高层...

英伟达联合MIT、清华团队提出文生图框架Sana,可秒出高分辨率图像

正是在这一背景下,英伟达联合麻省理工学院与清华大学团队,发表了一篇预印本论文,提出了一种新的文生图框架Sana,能够高效生成最高分辨率为4096×4096的高质量图像,对这一难题做出解答[2]。图丨论文标题《Sana:利用线性扩散变换器实现高效的高分辨率图像合成》(来源:arXiv)相比于传统的大型扩散模型,Sana在模...

Google DeepMind、OpenAI等联合发文:AI大模型的极端风险,如何评估?

我们相信,拥有跟踪模型中出现的风险属性的程序,以及对相关结果的充分回应,是作为一个负责任的开发者在人工智能前沿研究工作中的关键部分。原标题:《GoogleDeepMind、OpenAI等联合发文:AI大模型的极端风险,如何评估?》

四万字详解AI对齐:北大联合多高校团队发布对齐全面性综述

在分布偏移下学习(LearningunderDistributionShift)如何克服分配转移,避免目标偏差化,使的AI系统在与训练不同的环境分布下,也能保持其优化目标符合人类意图,这对应着内对齐(InnerAlignment)的核心研究问题(www.e993.com)2024年11月4日。对齐保证(Assurance)强调AI系统在部署过程中依然要保持对齐性。这需要运用行为评估、可解释性技术...

原来红头文件都是这样写的

文中结构层次序数依次用“一、”“(一)”“1.”“(1)”标注,不能逆向,这里尤其要注意一后面是顿号,1后面是点(实心的圆点),(一)和(1)后面无任何标点符号。特殊情况下可以做适当调整,一般第一层用三号黑体字,第二层用三号楷体字,第三层和第四层用三号仿宋字体标注(多指小标题的字体)。这里,常见错误是滥...

万字深度好文!视觉-语言(VL)智能:任务、表征学习和大型模型

第一个阶段是2014-2018年,其间,专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年,在此期间,通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练,神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后,随着2021年CLIP的出现,第三个时代开始了,此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型,并通过VL预训练获得...

联邦学习 OR 迁移学习?No,我们需要联邦迁移学习

同时可以有效应用联合体各方所掌握的标注数据,解决标注数据缺乏的问题。但是,FL要求联合体的不同方拥有的训练数据必须共享相同的特征空间,这就限制了FL的实用性。关于FL中的异构性问题,机器之心之前也有过专门报道,感兴趣的读者可以阅读。微众银行(WebBank)进一步提出了联邦迁移学习(FederatedTransfer...

揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的...

能力引导:设计恰当的提示策略可以激发LLM的潜在能力,但对小模型效果可能不同。对齐微调:通过人机交互的强化学习,使LLM生成内容符合人类价值观。工具操作:利用外部工具弥补LLM的局限,类似其“眼睛和耳朵”,可以扩展能力范围。此外,许多其他因素(例如硬件升级)也对LLM的成功做出了贡献。但是,我们主要讨论在开发...