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李东生不想躺平,TCL也在赌AI

李东生不想躺平,TCL也在赌AI

李东生不想躺平,TCL也在赌AI

AI硬件即将展开产能竞争 1985年,巴菲特清算了伯克希尔·哈撒韦公司的纺织业务。

来自主题: AI资讯
9371 点击    2024-12-24 09:31
独家|罗永浩最后一次创业最新进展,暂别AR,迎来AI Jarvis

独家|罗永浩最后一次创业最新进展,暂别AR,迎来AI Jarvis

独家|罗永浩最后一次创业最新进展,暂别AR,迎来AI Jarvis

按照计划,细红线将在蛇年春节前后发布首款新品,据了解,这个新品的主菜是软件方案,并附带了一款AI native硬件,“理念非常超前”,一位内部员工如是认为。不过内部对于这款产品的销量暂不抱期待,“新事物往往没有可参照对象”。

来自主题: AI资讯
11500 点击    2024-12-23 17:38
不到20人小团队用AI教外国人学中文:市场潜在用户12亿

不到20人小团队用AI教外国人学中文:市场潜在用户12亿

不到20人小团队用AI教外国人学中文:市场潜在用户12亿

近日,在多知OpenTalk第48期“全球起航!‘教育+AI’出海进行时”活动上,嗨你好教育创始人李晓兵分享了一年来的创业历程和关于外国人学中文这一市场的深度思考。

来自主题: AI资讯
10292 点击    2024-12-23 17:30
LeCun八年前神预言,大模型路线再颠覆?OpenAI宣告:强化学习取得稳定性突破

LeCun八年前神预言,大模型路线再颠覆?OpenAI宣告:强化学习取得稳定性突破

LeCun八年前神预言,大模型路线再颠覆?OpenAI宣告:强化学习取得稳定性突破

只需几十个样本即可训练专家模型,强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗?具体技术实现尚不清楚,AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。

来自主题: AI资讯
9418 点击    2024-12-23 15:58
图学习新突破:一个统一框架连接空域和频域

图学习新突破:一个统一框架连接空域和频域

图学习新突破:一个统一框架连接空域和频域

图数据学习在过去几年中取得了显著的进展,图神经网络(GNN)在此过程中起到了核心作用。然而,不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异,对理解和应用图学习算法构成了挑战。

来自主题: AI技术研报
9532 点击    2024-12-23 15:21
深度|前谷歌 CEO 谈中美 AI 竞争:中国凭借市场与制造优势恐在长期中赶超美国,国内至少有两三家 GPT-4 劲敌

深度|前谷歌 CEO 谈中美 AI 竞争:中国凭借市场与制造优势恐在长期中赶超美国,国内至少有两三家 GPT-4 劲敌

深度|前谷歌 CEO 谈中美 AI 竞争:中国凭借市场与制造优势恐在长期中赶超美国,国内至少有两三家 GPT-4 劲敌

前谷歌 CEO Eric Schmidt 在不久前与华盛顿邮报专栏作者 Bina Venkataraman 的对话中透露了对中美科技竞争以及 AI 发展的最新观点。

来自主题: AI资讯
9920 点击    2024-12-23 11:37
不要在AI上找什么超级应用

不要在AI上找什么超级应用

不要在AI上找什么超级应用

OpenAI o3相对o1的递进是非常惊人的,尤其它编程能力的进展后面肯定会产生越来越多,越来越大的现实冲击。

来自主题: AI资讯
7062 点击    2024-12-23 11:12
是时候停止炒作「o3是AGI」了!背后15人安全对齐团队大盘点

是时候停止炒作「o3是AGI」了!背后15人安全对齐团队大盘点

是时候停止炒作「o3是AGI」了!背后15人安全对齐团队大盘点

我们或许可以称o3是「更高级的推理AI」,而远不是AGI。 昨天凌晨,OpenAI 连续 12 天发布会终于落下了帷幕,并甩出了最强大的推理模型 o3 系列!

来自主题: AI资讯
8721 点击    2024-12-23 10:10
哈佛华人创办的 AI 搜索引擎,提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law

哈佛华人创办的 AI 搜索引擎,提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law

哈佛华人创办的 AI 搜索引擎,提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law

不像西部世界的 AI 那么智能,现在的 AI 经常没办法满足我的小众需求。 我开始以为是模型能力的问题,但是试用了各家的 AI 发现它们都因为使用的搜索引擎 API 无法搜出相关内容而无法解答。

来自主题: AI资讯
8859 点击    2024-12-23 10:00
AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

现有的深伪检测方法大多依赖于配对数据,即一张压缩图像和其对应的原始图像来训练模型,这在许多实际的开放环境中并不适用。尤其是在社交媒体等开放网络环境(OSN)中,图像通常经过多种压缩处理,导致图像质量受到影响,深伪识别也因此变得异常困难。

来自主题: AI技术研报
9712 点击    2024-12-23 09:44