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谢赛宁×李飞飞×LeCun首次联手!寒武纪-S「空间超感知」AI震撼登场

Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S:迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强,但无法像人类一样感知世界,为此构建Cambrian - S系列模型,开源相关数据和模型,还开发了新原型。

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我为马斯克扮演机器人!擎天柱背后竟是最贵「演员团」

外媒揭秘特斯拉擎天柱靠人工数据训练。在实验室,员工重复日常动作,由摄像机记录。工作体力消耗大,要求严格,团队曾超百人,还裁掉部分人员。虽马斯克看好,但实际仍在靠人力蹒跚学步。

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Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光:30万次压力测试揭示AI规范缺陷

Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法,基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景,分析12个前沿大模型回答,揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。

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均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事

当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。

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LSTM之父向何恺明开炮:我学生才是残差学习奠基人

LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声,称残差学习30年前已诞生,1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题,为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。

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文章从Rust核心语法等基础入手,介绍其不同于其它语言的思维方式,还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用,用greplite小程序介绍语言特点,讲解组织数据方式、所有权等,最后实现mini - redis并给出学习建议。

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Sora2还在5秒打转,字节AI生视频已经4分钟“起飞”

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Code2Video:全新AI教学视频生成框架,助力高质量教学

生成式模型在生成专业教育视频时受限,新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架,以代码为中心,由三个协作智能体组成,能通过Python代码自动生成高质量教育视频,代码驱动生成优势明显。

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苹果掀桌!扔掉AlphaFold核心模块,开启蛋白折叠「生成式AI」时代

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用 1/1000 的参数打穿大模型:我为什么强烈推荐 PaddleOCR

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