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ChatGPT全年更新大总结!重看「大模型风向标」进化之路

ChatGPT全年更新大总结!重看「大模型风向标」进化之路

ChatGPT全年更新大总结!重看「大模型风向标」进化之路

2024年,OpenAI的ChatGPT在大模型领域不断突破,推出了多项创新功能,如个性化聊天机器人商店、增强记忆功能、多模态处理能力等,在安全性、稳定性和高效性方面也持续优化,一起回顾一下吧!

来自主题: AI资讯
9357 点击    2025-01-16 10:01
速递|英伟达将以 1.65 亿美元收购 AI 初创公司 OctoAI,公司最高峰估值 9 亿美元

速递|英伟达将以 1.65 亿美元收购 AI 初创公司 OctoAI,公司最高峰估值 9 亿美元

速递|英伟达将以 1.65 亿美元收购 AI 初创公司 OctoAI,公司最高峰估值 9 亿美元

根据英伟达发给股东的最新消息,英伟达已就收购 OctoAI 展开了深入谈判。根据 OctoAI 发给股东的一份文件,英伟达提议以约 1.65 亿美元收购该公司,这还不包括该公司的债务和其他费用。

来自主题: AI资讯
9478 点击    2025-01-15 20:36
Transformer²要做「活」的AI模型,动态调整权重,像章鱼一样适应环境

Transformer²要做「活」的AI模型,动态调整权重,像章鱼一样适应环境

Transformer²要做「活」的AI模型,动态调整权重,像章鱼一样适应环境

自适应 LLM 反映了神经科学和计算生物学中一个公认的原理,即大脑根据当前任务激活特定区域,并动态重组其功能网络以响应不断变化的任务需求。

来自主题: AI技术研报
6152 点击    2025-01-15 18:30
泼天的富贵涌向小红书后,意外发现它的AI搜索玩得这么high了

泼天的富贵涌向小红书后,意外发现它的AI搜索玩得这么high了

泼天的富贵涌向小红书后,意外发现它的AI搜索玩得这么high了

好家伙,接连两天,「小红书」都冲上了热搜。这个原本属于华语体系人群的生活平台,突然间成了歪果仁的新宠。 不是开玩笑,人家一度霸占了美国 App Store 下载榜的头把交椅!

来自主题: AI资讯
9220 点击    2025-01-15 14:48
仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

随着语言大模型的成功,视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速,但在长上下文场景下表现却不尽如人意,这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。

来自主题: AI技术研报
9243 点击    2025-01-15 14:23
华人创业做“AI 鞋”,在海外卖出 7500 元的高单价

华人创业做“AI 鞋”,在海外卖出 7500 元的高单价

华人创业做“AI 鞋”,在海外卖出 7500 元的高单价

工作日的早晨,公交、地铁上不乏频频看时间的上班族,错过一班地铁、路况比往常拥堵,都会造成大家的焦虑。到站弹射、疾走或狂奔,成功打卡,成为上班族“最后一公里”的可控艺术。而路况或者意外情况的发生,则在不可控范围内。

来自主题: AI资讯
10505 点击    2025-01-15 12:49
同时优化几种语气的prompt怎么办?MOPO:实现多领域情感文本生成的提示优化(附提示词)

同时优化几种语气的prompt怎么办?MOPO:实现多领域情感文本生成的提示优化(附提示词)

同时优化几种语气的prompt怎么办?MOPO:实现多领域情感文本生成的提示优化(附提示词)

在人工智能快速发展的今天,提示工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的环节。然而,当我们需要生成适应不同场景的情感文本时,传统的单一目标提示优化方法往往显得力不从心。

来自主题: AI技术研报
9726 点击    2025-01-15 09:47
美元基金“扎堆抢投”AI Coding

美元基金“扎堆抢投”AI Coding

美元基金“扎堆抢投”AI Coding

在没有迎来 AI 应用大爆发的 2024 年,AI 帮助人类写代码是为数不多已经看到 PMF的场景

来自主题: AI资讯
8365 点击    2025-01-14 15:00
余弦相似度可能没用?对于某些线性模型,相似度甚至不唯一

余弦相似度可能没用?对于某些线性模型,相似度甚至不唯一

余弦相似度可能没用?对于某些线性模型,相似度甚至不唯一

在机器学习和数据科学领域,余弦相似度长期以来一直是衡量高维对象之间语义相似度的首选指标。余弦相似度已广泛应用于从推荐系统到自然语言处理的各种应用中。它的流行源于人们相信它捕获了嵌入向量之间的方向对齐,提供了比简单点积更有意义的相似性度量。

来自主题: AI技术研报
9157 点击    2025-01-14 14:47