本周一，Anthropic发布了新一代大模型系列Claude3，遥遥领先快一年之久的GPT-4终于迎来了强劲的对手。Claude3的强大之处，不仅体现在各种基准测试上，它似乎还实现了一些神奇的突破。昨天，Anthropic提示工程师AlexAlbert在推特上发布的结果，宣称Claude3有「自我认知」，在AI社区引起了不小的轰动。「这已经不是一般的大模型了。」他是在Claude3体量最大的Opus版本上进行测试的。Albert在进行「大海捞针」评估过程中发现Claude3似乎表现出了一种「元认知」或自我意识的情况。人工智能中的元认知是指AI模型监控或调节其自身内部过程的能力，类似于自我意识的
为什么是OpenAI率先打造出了Sora？现在全世界不论研究员、工程师还是投资人都在问这个问题。最近几天，人们对于视频大模型Sora的讨论热度持续升高，信息早已破了圈，相关的投资热点都已经出现了两轮。Sora生成的「Flowertiger」视频。试问这种生成能力会催生多少新脑洞？在一篇文章中，加州大学伯克利分校计算机科学博士、知乎作者@SIY.Z分析了OpenAI成功的一些原因，包括：目标和商业模式明确：目标就是allinAGI，一切研究围绕着探索通往AGI的路径；商业模式就是SaaS，直接给API。方法论明确：包括Thebitterlesson（源自RichSutton的经典文章《苦涩的教训
据报道，德勤(Deloitte)近日为其7.5万名员工推出自己研发的生成式AI聊天机器人，以帮助他们更快地完成日常工作。该迹象表明，这家全球四大会计师事务所之一，正将自动化作为提高工作效率的一种方式。据悉，德勤这款名为PairD的聊天机器人面向该公司在欧洲和中东地区的7.5万名员工推出。该公司在全球拥有45万多名员工，截至2023年6月底的最新财年收入为650亿美元。使用PairDAI聊天机器人的德勤员工可以用它来制作PPT演示文稿，以及编写电子邮件和代码。据称，德勤基于为客户运营的AI训练项目AIAcademy，自己开发了这一聊天工具，而不是采用OpenAI等第三方供应商提供的聊天机器人。德
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-contextLearning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如GPT-4、Llama等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。那么，常规大小的模型是否具备这种能力呢？为了探索小模型的上下文学习能力，字节和华东师大的研究团队在场景文本识别任务上进行了研究。目前，在实际应用场景中，场景文本识别面临着多种挑战：不同的场景、文字排版、形变、光照变化、字迹模糊、字体多样性等，因此很难训练一个能应对所有场景的
清华胡事民教授，当选中国科学院院士！2023年两院院士增选当选院士名单，现已公布。中国科学院方面，今年共增选59位院士，信息技术科学部8人当选。胡事民教授名列其中。中国工程院方面，今年共增选74位院士，信息与电子工程学部10人当选。另外，今年的IEEEFellow名单也已新鲜出炉，胡事民教授因“对计算机视觉媒体和几何处理的贡献”入选。清华大学胡事民胡事民，1968年出生于浙江长兴。现为清华大学计算机系教授，研究领域为计算机图形学、计算机视觉和软件系统。他的本科母校是吉林大学，1990年免试进入浙江大学攻读硕士学位，1996年于浙江大学获得博士学位。1996年，胡事民进入清华大学计算机科学与技术
我最近遇到这样的代码问题:constexprautolambda=[]{};templatestructLambda{};templatevoidtest(Lambda){}intmain(){test(Lambda{});}clang和GCC都表明它无法推断l。但是，如果我在那里添加const://----vtemplatevoidtest(Lambda){}然后一切都与clang一起工作。海湾合作委员会仍然失败。这里发生了什么事？它不能推导出const本身吗？这是一个GCC错误，因为它在这两种情况下都不推导l吗？ 最佳答案 Is
前几天，StackOverflow社区传出了访问量大幅下降的消息。用数据说话，自2021年4月至2022年4月，该社区的页面浏览量还能维持2000万左右。然而自2022年4月至今年7月，浏览量跌到了900万左右，一年半时间下降了近五成。很多人认为AI聊天机器人ChatGPT的出现加速了这一流量下降趋势。图源：https://observablehq.com/@ayhanfuat/the-fall-of-stack-overflow或是为了改变自身浏览量下降的趋势，StackOverflow今天在WeAreDevelopers世界大会上宣布推出了「OverflowAI」，它不是单一性产品，而是一
首先，基于stablediffusion训练自己的模型需要了解stablediffusion的原理和基本操作。Stablediffusion是一种基于最小化相对熵的机器学习方法，旨在解决在机器学习中常见的过拟合问题。它通过在模型训练过程中引入一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而使模型更稳定。下面是一个基于stablediffusion训练模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_se
背景StableDiffusion（SD）是一种流行的AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）模型，能在文字输入的基础上生成各种风格多样的图像。在目前的AIGC方向，SD是开源社区最热门的模型。然而，SD能够生成高颜值的图像，非常依赖于用户提供的Prompt。如果没有好的Prompt，SD往往无法生成用户预期的图像，极大的影响用户的使用体验。在先前的工作中，阿里云机器学习PAI团队在AIGC方向做了很多探索，包括PAI-Diffusion中文模型的开源、基于Blade的推理优化等，并且推出一系列行业解决方案。为了提升SD系列模型的易用性、降低使用门槛、释放AI模型的创造潜
作者：曹庭锋、汪诚愚、吴梓恒、黄俊背景StableDiffusion（SD）是一种流行的AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）模型，能在文字输入的基础上生成各种风格多样的图像。在目前的AIGC方向，SD是开源社区最热门的模型。然而，SD能够生成高颜值的图像，非常依赖于用户提供的Prompt。如果没有好的Prompt，SD往往无法生成用户预期的图像，极大的影响用户的使用体验。在先前的工作中，阿里云机器学习PAI团队在AIGC方向做了很多探索，包括PAI-Diffusion中文模型的开源、基于Blade的推理优化等，并且推出一系列行业解决方案。为了提升SD系列模型的易用性、
