上海首家AI潮品体验店亮相——消费者将参与产品共创,加速本土AI新品迭代落地
上海首家AI潮品体验店亮相——消费者将参与产品共创,加速本土AI新品迭代落地“零基础”也能弹奏出好听和弦的无弦吉他,能监测睡眠呼吸和血氧的智能戒指,能听音乐、打电话、做翻译的AI眼镜……近日,位于徐汇西岸的大模型创新生态社区“模速空间”联手潮流电子新零售品牌Z·Pilot,推出上海首家全球AI潮品体验店。500多平方米的店内汇集了500多件科技潮品,让每一位尝鲜者大呼过瘾。
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“零基础”也能弹奏出好听和弦的无弦吉他,能监测睡眠呼吸和血氧的智能戒指,能听音乐、打电话、做翻译的AI眼镜……近日,位于徐汇西岸的大模型创新生态社区“模速空间”联手潮流电子新零售品牌Z·Pilot,推出上海首家全球AI潮品体验店。500多平方米的店内汇集了500多件科技潮品,让每一位尝鲜者大呼过瘾。
大模型同样的上下文窗口,只需一半内存就能实现,而且精度无损? 前苹果ASIC架构师Nils Graef,和一名UC伯克利在读本科生一起提出了新的注意力机制Slim Attention。
角色扮演 AI(Role-Playing Language Agents,RPLAs)作为大语言模型(LLM)的重要应用,近年来获得了广泛关注。
最近一段时间,智能体(Agent)再次成为 AI 领域热议的焦点。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中,普遍存在大量长序列(文本、语音、视频等),有些甚至长达百万级 tokens。
文心一言两周年,百度一口气上新两款模型,并且上来就是一个主题:免费。
跨模态因果对齐,让机器更懂视觉证据!
在深度学习的多个应用场景中,联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)、多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)和连续学习(Continual Learning, CL)。然而,不同损失项的梯度方向往往相互冲突,导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。
最近的研究强调了扩散模型与表征学习之间的相互作用。扩散模型的中间表征可用于下游视觉任务,同时视觉模型表征能够提升扩散模型的收敛速度和生成质量。然而,由于输入不匹配和 VAE 潜在空间的使用,将视觉模型的预训练权重迁移到扩散模型中仍然具有挑战性。
7B小模型+3.8万条训练数据,就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主?