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NTU华科等最新研究:全自动化「提示越狱」,能打败大模型的只有大模型!登安全顶会NDSS
把大模型从「守口如瓶」调教成「耿直boy」,最新NDSS论文研究用全自动化的方式实现「越狱」,用大模型敲碎狱墙。上下文学习=对比学习?人大揭示ICL推理背后的隐式更新机理:梯度更新了吗?「如更」
人民大学最新研究,首次从「对比学习」的角度来理解上下文学习,或可提供自注意力机制的改进思路。AI「脑补」画面太强了!李飞飞团队新作ZeroNVS,单个视图360度全场景生成
斯坦福和谷歌团队提出了ZeroNVS,可以实现单个图像零样本360度试图合成。能跟「猫主子」聊天了!生成式AI带来的全面革命:最快5年内破译第一种动物语言
ChatGPT用它自己的方式来理解世界,类似的技术是否也能用来学习动物的语言?终结扩散模型,IGN单步生成逼真图像!UC伯克利谷歌革新LLM,美剧成灵感来源
生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络(IGN),只需单步即可生图。LLM幻觉问题全梳理!哈工大团队50页综述重磅发布
最近,来自哈尔滨工业大学和华为的研究团队发表了一篇长达50页的综述,细致地盘点了有关LLM幻觉问题你该知道的所有事。「对齐」太强是坏事?人大最新研究:完美正样本反而会损害「图对比学习」
人民大学最新研究指出,更好的数据增强虽然可以提升其在下游任务的泛化能力,但也会减弱对比学习的上游性能。港大开源推荐系统新范式RLMRec!大模型加持,准确提炼用户/商品文本画像
本文提出了一种简易且高效的基于大语言模型的表征学习(Representation Learning)范式。「无需配对数据」就能学习!浙大等提出连接多模态对比表征C-MCR|NeurIPS 2023
C-MCR利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态,来连接不同的对比表征,从而学到更多模态间的对齐关系,实现了在缺乏配对数据的多模态间进行训练。Meta普林斯顿提出LLM上下文终极解决方案!让模型化身自主智能体,自行读取上下文节点树
LeCun转发了Meta团队提出的一种非常特别的处理LLM上下文的方案:通过把上下文内容处理为摘要节点树,让模型自行读取。清华新研究解密信息茧房!全新信息动力学理论,登Nature子刊
推荐系统如果只推荐用户喜欢的内容,会降低活跃用户的信息熵,观点也会逐渐走向极端。LLM一句话瞬间生成3D世界,未公布代码已获141星!或将引发3D建模行业革命
最近,来自澳国立、牛津和智源的研究人员提出了一个由LLM驱动,用文字提示就能生成复杂3D场景的智能体框架。无所不能的大模型真的要开始创造3D世界了吗?GameGPT进军游戏制作!全自动生成游戏,时间可缩百倍
GameGPT出世,多代理多线程完美再现游戏制作流程!35年首次证明!NYU重磅发现登Nature:神经网络具有类人泛化能力,举一反三超GPT-4
Nature刊登了纽约大学等机构的研究人员在人工智能领域最新突破,证明神经网络具有类似人类语言的泛化性能,再一次印证了AI发展的无限潜力!清华微软「LLM+推理智能体」超越GPT-4!攻克数理难题,斩获开源界MATH最佳成绩
由清华大学和微软研究院共同的提出的TORA,结合了LLM的分布推理能力和外部程序的解决问题能力,将开源大模型的推理和数理能力推到了一个新的高度。首个人体动捕基模型面世!SMPLer-X:横扫七大榜单|NeurIPS 2023
想要快速制作角色动画,但是没有动捕设备?快来试试SMPLer-X!DALL·E 3=Midjourney+PS?OpenAI悄悄推出「种子」功能,生图之后还能精修
OpenAI又再暗暗更新了,新推出的种子功能可以让用户精修自己生成的图片,添加元素,改变视角,调光修色都没问题!多模态大模型幻觉降低30%!中科大等提出首个幻觉修正架构「Woodpecker」啄木鸟
最近,来自中科大等机构的研究人员提出了首个多模态修正架构「啄木鸟」,可有效解决MLLM输出幻觉的问题。单点端到端文本检测识别框架速度提升19倍!华科、华南理工等联合发布SPTS v2
单点文本框标注,成本显著降低;将检测和识别解耦,并行解码提升自回归速度。DeepMind曝新一代AlphaFold,预测准确率暴涨近10%!DNA和RNA的AlphaFold时刻来了
今天,DeepMind公布了AlphaFold的最新版本,不仅预测蛋白质结构的准确性大大提高,而且获得了预测RNA等新的能力。