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- GPT-4通过DeepMind的训练，提高了13.7%的准确率，实现了更好的归纳和演绎能力
- 当前，大型语言模型（LLM）在推理任务上展示了惊人的能力，尤其是在提供样例和中间步骤的情况下。然而，prompt方法通常依赖于LLM中的隐含知识，当隐含知识存在错误或与任务不一致时，LLM可能会给出错误的答案现在，来自谷歌、Mila研究所等研究机构的研究者们联合探索了一种新的方法-让LLM学习推理规则，并提出了一种名为假设到理论（Hypotheses-to-Theories，HtT）的新框架。这种新方法不仅改进了多步推理，还具有可解释性和可迁移性等优势论文地址：https://arxiv.org/abs/
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- 千亿级超大规模向量数据库正加速AI进化
- 在大型模型展开“诸神之战”时，出现了一个致命的问题，让那些尝试的用户无法忍受。很多大型模型都存在一个普遍的问题，即“一本正经地胡说八道”，这就是我们常说的“AI幻觉”。那么，如何让大型模型变得更准确、更聪明，而不是胡言乱语呢？除了模型框架、数据和算法之外，还有一个关键的应用，那就是向量数据库！数据中枢背后关于向量数据库与大模型的关系以及其重要性，有多种不同的解读。一个比较形象的说法是，如果将大模型比喻为一个容易遗忘的大脑，那么向量数据库就相当于其中的“海马体”，主要负责存储和定向记忆等功能。从解剖学的角度
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- 愚者乐园 FOOLS PARADISE ROBOT 机器人机械战警 电影手办
- 愚者乐园FOOLSPARADISE发布ROBOT机器人机械战警潮玩手办愚者乐园LOWFOOL//ROBOT机器人需要重新书写的内容是：*尺寸：大约高36厘米材料：乙烯基、PVC官方售价：2350元预计发货时间：2024年第二季度请在转载时注明文章来源于拆盒网，并附上原文链接：网站：|微博：|微信公众号：拆盒|官方QQ群：658490394改写为：网站链接：|微博账号：|微信公众号名称：拆盒|官方QQ群号码：658490394最先出现在。
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- AI引领材料学革命！谷歌DeepMind最新研究在Nature发表，成功预测220万种全新材料
- 只用一个AI，就获取了人类接近800年才能搞出来的知识成果！这是谷歌DeepMind新研究的一种材料发现工具，论文已经发表在Nature上。仅凭这个AI工具，他们发现了220万种理论上稳定的新晶体材料，不仅将预测材料稳定性的准确率从50%拉高到80%，而且38万种已经投入测试中。谷歌DeepMind表示，鉴于过去10年才发现28000种稳定材料，这项研究相当于近800年的知识积累。业内专家对进展之神速着实大开眼界据《金融时报》介绍，MIT教授BilgeYildiz对这项研究评价称：这个无机晶体的海量数据库
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- 北斗守护地下燃气管道：一键生成管网图，无人机高效自主巡检
- 管道腐蚀、管道附近有第三方施工、管道受地质灾害影响变形断裂，是造成燃气泄漏的主因，但通常1小时只能巡检2公里左右。北斗高精度无人机搭载激光甲烷探测仪，以厘米级定位沿预设管线路线自主巡检，巡检2公里复杂山路只需8分钟北斗高精度无人机起飞后自主巡检。燃气管道的日常巡检和维修需要投入大量人力，面临管控困难的难题。北斗卫星如何保护地下的燃气管道，并开启燃气巡检的新模式呢？近期，中石油西南油气田在四川乐山市建设的燃气“无泄漏”示范区，已经迈出了城镇燃气安全管理数字化转型的重要一步。该示范区整合了北斗时空智能技术，实
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- 京东采销推出高效选购学习机攻略 AI学习机享180天只换不修
- 2024年即将来临，寒假也将不期而至。许多家长为了让孩子们在假期中既不耽误学习，又能够为日常学习打下坚实的基础，选择购买学习机。然而，市面上学习机品牌众多，功能各异，因此如何快速挑选适合的学习机成为家长们面临的难题。为了解决这个问题，京东采销团队对各大品牌学习机的功能进行了深入分析，并根据不同阶段学生的需求整理出了学习机挑选攻略，以便家长们能够精确地选择适合自己孩子的学习机产品，省心又省时。在幼儿教育阶段，孩子的年龄很小，还没有形成学习意识。因此，更加重要的是培养他们对学习的兴趣，提高他们的语言能力，丰富
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- NASA与Dauntless XR联手打造AR/VR技术以实现卫星监测数据的可视化
- 据映维网近日报道，美国宇航局NASA与初创公司DauntlessXR已签订一份合同，旨在利用DauntlessXR开发的专有空间计算平台Aura来应对太空天气对地球基础设施、卫星和宇航员的持续威胁。合同金额尚未公布。这一合作将为NASA提供更强大的工具来监测和预测太空天气，并采取相应的措施来保护太空设施和人员安全。Aura平台的特点和具体应用方案尚未透露。DauntlessXR的Aura能够利用卫星传感器数据，在沉浸式空间中以直观的方式显示太阳活动，为地球侧的空间操作员提供监测和预测的帮助。太阳天气事件，
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- 利用人工智能改善云计算管理的方法有哪些？
- 在考虑云管理时，企业主要关注的是运营流程，包括监控性能、维护安全性和确保合规性。这些是成功开展业务的关键，但仅仅是云管理的一部分。一个常被忽视的关键是通过直观工具和集成支持流程来提升用户体验，解决企业IT基础设施的问题。随着人工智能技术的发展，这些功能空白将逐渐被填补。什么是人工智能云计算?人工智能云计算是一种利用人工智能算法自动执行各种操作的云计算系统，包括应用程序、服务和数据处理。其目标是为用户提供新的管理、监控和优化云计算环境的方法。人工智能在云计算中的好处人工智能已在安全性、备份程序和软件应用方面
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- Meta新增两大万卡集群，投入近50000块英伟达H100 GPU
- Meta日前推出两个功能强大的GPU集群，用于支持下一代生成式AI模型的训练，包括即将推出的Llama3。据报道，这两个数据中心都配备了高达24,576块GPU，旨在支持比之前发布的更大、更复杂的生成式AI模型。作为一种流行的开源算法模型，Meta的Llama能与OpenAI的GPT和Google的Gemini相媲美。Meta刷新AI集群规模据极客网了解，这两个GPU集群都搭载了英伟达目前功能最强大的H100GPU，规模比Meta之前推出的大型集群要庞大得多。此前，Meta的集群拥有大约16,000块Nv
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- 15个值得推荐的开源免费图像标注工具
- 图像标注是将标签或描述性信息与图像相关联的过程，以赋予图像内容更深层次的含义和解释。这一过程对于机器学习至关重要，它有助于训练视觉模型以更准确地识别图像中的各个元素。通过为图像添加标注，使得计算机能够理解图像背后的语义和上下文，从而提高对图像内容的理解和分析能力。图像标注的应用范围广泛，涵盖了许多领域，如计算机视觉、自然语言处理和图视觉模型具有广泛的应用领域，例如，辅助车辆识别道路上的障碍物，帮助疾病的检测和诊断通过医学图像识别。本文主要推荐一些较好的开源免费的图像标注工具。1.Makesense.aih
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- 大数据 AI 一体化解读
- 一、AI的“iPhone”时刻在过去的一年中，大模型的发展非常迅速，算力和数据的堆叠使模型具备了一些通用的构造和回答问题的能力，引领人们进入了一直梦想的人工智能阶段。举个例子，在与大语言模型聊天时，会感觉面对的不是一个生硬的机器人，而是一个有血有肉的人。它为我们开启了更多的想象空间。原来的人机交互，需要通过键盘鼠标，通过一些格式化的方式告诉机器我们的指令。而现在，人们可以通过语言来与计算机交互，机器能够理解我们的意思，并做出回应。为了跟上潮流，许多科技公司开始专注于大型模型的研究。2023年被认为是人工智
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- 别等OpenAI了，全球首个类Sora抢先开源！所有训练细节/模型权重全公开，成本仅1万美元
- 就在不久前，OpenAISora凭借其惊人的视频生成效果迅速走红，凸显出与其他文生视频模型的差异，并成为全球瞩目的焦点。继2周前推出成本直降46%的Sora训练推理复现流程后，Colossal-AI团队全面开源全球首个类Sora架构视频生成模型「Open-Sora1.0」——涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球AI热爱者共同推进视频创作的新纪元。Open-Sora开源地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora先睹为快，我们先看一段由Co
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- 元象首个多模态大模型XVERSE-V开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入
- 人类获取的信息83%来自视觉，图文多模态大模型能感知更丰富和精确的真实世界信息，构建更全面的认知智能，从而向AGI（通用人工智能）迈出更大步伐。元象今日发布多模态大模型XVERSE-V，支持任意宽高比图像输入，在主流评测中效果领先。该模型全开源，无条件免费商用，持续推动海量中小企业、研究者和开发者的研发和应用创新。XVERSE-V性能优异，在多项权威多模态评测中超过零一万物Yi-VL-34B、面壁智能OmniLMM-12B及深度求索DeepSeek-VL-7B等开源模型，在综合能力测评MMBench中超过
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- 杉数科技重磅发布智能建模与计算新品，开启人工智能应用新篇章
- 7月3日，由全球数字经济大会组委会、北京市经济和信息化局、北京市朝阳区人民政府、杉数科技共同举办的“智能计算与决策技术论坛”在北京圆满落幕。论坛以“创新智能计算引擎打造企业芯智生产力”为主题，邀请了政府相关领导、国际知名学者、高校教授、企业技术专家、投资机构等学术与产业界精英齐聚一堂，共话智能计算与决策技术前沿和产业创新，探讨如何以人工智能技术加快推进现代化产业体系建设，推动数字经济和实体经济深度融合，为我国经济高质量发展贡献力量。大会现场前瞻指引，智启未来
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- 第一次，语言的神经激活被定位到细胞级
- 迄今为止，分辨率最高的编码单词含义的神经元map来了。1.人类可以通过语言获取丰富而微妙的含义，这对人类交流至关重要。尽管人们对支持语言和语义处理的大脑区域了解不断加深，但神经语义推导在细胞水平上仍然存在许多未知。最近，《自然》杂志发表的一篇研究论文，通过跟踪神经元在自然语音处理过程中的活动，发现了单个神经元对语义信息的精细皮层表征。该论文题为《语义编码在单细胞分辨率下进行语言理解》。1.论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07643-2该研究创
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