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通用视觉推理显现，UC伯克利炼出单一纯CV大模型，三位资深学者参与
机器之心报道机器之心编辑部仅靠视觉（像素）模型能走多远？UC 伯克利、约翰霍普金斯大学的新论文探讨了这一问题，并展示了大型视觉模型（LVM）在多种 CV 任...
计算机视觉GPT时刻！UC伯克利三巨头祭出首个纯CV大模型，推理惊现AGI火花
新智元报道编辑：编辑部【新智元导读】UC伯克利的CV三巨头推出首个无自然语言的纯视觉大模型，第一次证明纯CV模型也是可扩展的。更令人震惊的是，LVM竟然也能...
Transformer变革3D建模，MeshGPT生成效果惊动专业建模师，网友：革命性idea
机器之心报道机器之心编辑部连续「预测下一个 token」能生成句子，同理，连续「预测下一个三角形网格」也能生成 3D 模型。在计算机图形学中，「三角形网格」...
拉妮·米歇尔Science刊文：AI能否自主学习世界模型？
导语现代认知科学认为，人类会在头脑中构建关于周围真实世界的抽象模型——世界模型（world model）。获取“世界模型”的问题一直是人工智能研究的焦点。OpenAI ...
30 位学者合力发表 Nature 综述，10 年回顾解构 AI 如何重塑科研范式
By 超神经科学发现是一个复杂过程，涉及到几个相互关联的阶段，包括形成假设、实验设计、数据收集及分析。近年来，AI 与基础科研的融合日益加深，借助 AI，科...
大幅提升用户行为表征通用性，蚂蚁新模型获CIKM 2023最佳应用论文奖
机器之心专栏作者：蚂蚁机器智能部由美国计算机学会 ACM 主办的 CIKM 2023 学术会议在英国伯明翰举行，大会吸引了 8000+ 学术从业者参加，并从 235 篇应用研...
重新审视Transformer：倒置更有效，真实世界预测的新SOTA出现了
机器之心报道编辑：大盘鸡反转 Transformer，变成 iTransformer。Transformer 在时间序列预测中出现了强大能力，可以描述成对依赖关系和提取序列中的多层次表...
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
新智元报道编辑：LRS 好困【新智元导读】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。近年来，场景文本阅读（Text Spotting）...
李航：关于大模型的思考及研究热点
来源：图灵人工智能本文阐述李航老师对 LLM 的一些看法，主要观点如下：ChatGPT 的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。LLM 融合了实现人工智能...
基于Transformer和注意力的可解释核苷酸语言模型，用于pegRNA优化设计
将 ScienceAI设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | 紫罗基因编辑是一种新兴的、比较精确的能对生物体基因组特定目标基因进行修饰的一种基因...
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
机器之心报道编辑：杜伟、泽南本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率...
Nature | 30多年前的断言被打破了？大模型具备了人类水平的系统泛化能力
机器之心报道机器之心编辑部我们知道，人类具有「举一反三」的能力，即学习一个新概念后立即就能用它来理解相关用法。例如，当小朋友知道如何「跳」，他们就...
Transformer王者归来！无需修改任何模块，时序预测全面领先
新智元报道编辑：好困【新智元导读】最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角——无需修改...
LLM 的推理优化技术纵览
作者简介作者：紫气东来原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/642412124转载者：杨夕【LLMs九层妖塔】: https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower推...
字节跳动李航：对语言大模型的若干观察和思考
机器之心专栏作者：ByteDance Research负责人李航本文阐述笔者对 LLM 的一些看法，主要观点如下：ChatGPT 的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明...
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