「港科大(广州)」共找到 5083 篇相关文章
西工大张伟伟等:强化学习如何练就近距空战制胜法则?| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求,构建高保真近距对抗仿真平台,提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%,为智能空战发展提供技术支撑。
当AI成为预言家:大数据时代,我们正在失去理解世界的能力吗?
文章借神经科学家Grace Huckins观点,探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例,指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等,强调理解应是科学核心。
一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。
北大提出首个复数大模型,2比特量化,推理仅加法,可手机部署!
北大团队提出iFairy方案,将模型权重量化到复数集合,用2比特表示,压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置,成本更低。Transformer架构“复数化”,iFairy模型PPL降10%,性能反超全精度,相关成果已开源。
央企出手,让选大模型更容易了!中国移动发布MoMA聚合服务引擎
7月26日,中国移动在世界人工智能大会发布MoMA多模型与智能体聚合及服务引擎。它汇聚优质模型与智能体,为复杂任务提供方案,解决调度、意图理解、成本收益平衡等难题,还应用于灵犀智能体2.0。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
19.8K star!一款开源可视化工作流调度项目,轻松搞定大数据任务!
Kestra 是开源工作流编排平台,用于处理复杂任务自动化问题。它跑在 JVM 上,用 YAML 配置,支持插件扩展。适用于多种任务调度场景,有配置简单、稳定、容错等特点,安装也容易。
OpenAI深夜发布ChatGPT Agent:能主动思考、自选工具,智能体赛道大变天
今天凌晨1点,OpenAI发布ChatGPT Agent,它能自主思考行动,自选工具完成复杂任务。首席执行官Sam Altman发文介绍,虽实用但有风险,内置安全机制。测试中表现优异,网友期待体验。
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。
哈佛重磅预警!经济学家预言:全球AI失业潮2年来袭,世界经济大崩盘在即
哈佛商学院视频采访美国经济学家Anton Korinek,他预警AGI可能2 - 5年实现,AI失业潮将席卷全球,经济或崩溃。他还谈及AI对经济影响、普通人应对办法,建议重新思考收入分配制度等。