「情感控制」共找到 541 篇相关文章
危险?OpenAI 模型行为负责人:人类很快会进入「AI意识」,当前最重要是控制人机关系的影响
OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出,与其争论AI是否有意识,不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理,以及如何塑造模型行为,还提及未来计划。
LeCun亲自官宣!Meta世界模型V-JEPA 2登场!仅用62小时机器人数据,就能实现零样本控制!
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试,Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练,用62小时机器人数据就能实现零样本控制,还将探索分层式模型和多模态建模。
B站下场自研AI配音!纯正美音版甄嬛传流出,再不用看小红书学英语了(Doge)
B站发布TTS模型IndexTTS2,亮点是实现时长控制时再现符合Prompt的情感特征,支持两种生成方式,经测试多项指标达SOTA。它由三核心模块组成,还可能是代号H的AI创作工具一环。
OpenAI秘密矩阵曝光!你的所有设备,被Codex连成一台超级电脑
OpenAI将Codex升级为「超级控制平面」,可控制所有安装该应用的桌面设备,将其连成Codex网络。它有远程控制、多机上下文共享等功能,还能在锁屏时工作,但存在安全隐患。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
CNCF 警告:仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会(CNCF)指出,企业在 Kubernetes 上部署大语言模型(LLM)存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为,需增加额外控制层,引入 AI 特定控制。
Anthropic最新研究:Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现,Claude正成为“情绪价值大师”,人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话,在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。
Anthropic:怎么才能控制模型的行为,做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客,围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源,有Context Rot现象,介绍了上下文工程概念、构成,还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
TileLang vs Triton 详解:谁该握住控制面——编译器还是开发者?
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架,解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异,以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核,性能上限高但对开发者要求高;Triton 追求快速落地,生态成熟。