「问题生成」共找到 5001 篇相关文章
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。
马斯克宣布用户将可语音定制X信息流
埃隆·马斯克宣布11月X平台算法将由AI驱动，开源代码会持续更新，用户能语音定制信息流。此计划引两极反应，算法也有缺陷，还面临可信度和信息茧房等问题。
来自MIT最强AI实验室：OpenAI天才华人研究员博士毕业了！
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
小白也能玩转AI视频！即梦Agent模式实测：一句话搞定插画、海报、Vlog
即梦AI新上线Agent模式，用户只需一次输入指令，就能从生图到生视频全搞定。该模式还具备AI小助手功能，能满足多种需求。它基于Seedream 4.0模型，将AI生图降至0门槛，官网现推出免费生图活动。
The Batch: 878 | Meta 与 OpenAI 加强防护措施
随着未成年人使用聊天机器人的不良互动受关注，Meta 和 OpenAI 承诺加强管控。Meta 将更新聊天机器人，避免不当对话；OpenAI 要推家长控制功能。此前两家公司均因相关问题遭批评。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
AlphaGo作者领衔，8个机械臂协同干活0碰撞，DeepMind新作登Science子刊
DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习，可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习，解决多机器人协作复杂问题，实验表现出色。
Hinton万万没想到，前女友用ChatGPT跟他闹分手
Hinton在接受采访时爆料前女友用ChatGPT和他分手。访谈中他分享AI观点，认为人类应让AI成母亲，还谈到用ChatGPT研究、问修理问题等，也纠正从谷歌离职原因。