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印象笔记发布自研大模型，全新的生产力工具要来了？

（2024年4月12日北京）今日，印象笔记宣布其自研大语言模型定名为「印象大模型」，并已根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关法律法规完成模型备案，为更多用户提供智能化知识管理服务。印象笔记作为生产力工具的领军厂商，始终坚持科技创新，为用户带来更好的知识管理体验。印象笔记专注于人工智能领域的研究机构——印象研究院成立于2018年，在自然语言处理、神经网络算法等领域持续深耕，自2018年起陆续推出智能推荐、智能标签、智能摘要、知识图谱等一系列人工智能驱动的核心产品功能。2023年3月，印象研究院基于在

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 147浏览收藏
和 GPT-4 并列第一，LMSYS 基准测试显示 Claude-3 模型表现优异

3月28日消息，根据LMSYSOrg公布的最新基准测试报告，Claude-3得分以微弱优势超越GPT-4，成为该平台“最佳”大语言模型。本网站首先介绍下LMSYSOrg，该机构是由加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创建的研究组织。该系统推出ChatbotArena，这是一个针对大型语言模型（LLM）的基准平台，以众包方式匿名、随机对抗测试大模型产品，其评级基于国际象棋等竞技游戏中广泛使用的Elo评分系统。通过用户投票产生的评分结果，系统每次会随机选择两个不同的大模型机器人和用户聊

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 211浏览收藏
利用人工智能改变数据管理

企业正在寻找应用人工智能(AI)的新方法。人工智能项目的主要障碍之一是，组织的数据尚未为人工智能做好准备——数据可能已经过时、不遵循标准化模式、可能跨不同系统保存，或者可能有太多治理限制。然而，利用数据洞察的需求正在不断增加，并已成为董事会的首要任务。人工智能对数据管理的势在必行将人工智能应用于数据管理的需求变得日益明显且备受关注。随着组织不断被来自各个方面的数据所淹没，必须增强规划、处理和提取有意义见解的能力。企业产生的海量信息使人工智能成为协助数据科学团队理解新信息的关键技术。在这个数据爆炸的时代，人

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI 数据管理 170浏览收藏
机器人现在占全球互联网流量的近一半

据最新报告研究，2023年，近一半（49.6%）的互联网流量来自机器人。这比上一年增加了2%，也是自2013年开始监测自动流量以来报告的最高水平。与恶意机器人相关的网络流量比例连续第五年增长到2023年的32%，高于2022年的30.2%。与此同时，来自人类用户的流量下降到50.4%。由于对网站、api和应用的攻击，自动化流量每年给组织造成数十亿美元的损失。机器人是每个行业面临的最普遍且不断增长的威胁之一。从简单的网页抓取到恶意账户接管、垃圾邮件和拒绝服务，机器人会降低在线服务质量并要求在基础设施和客户支

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器人 343浏览收藏
破除36年前魔咒！Meta推出反向训练大法消除大模型「逆转诅咒」

大语言模型的「逆转诅咒」，被解开了！这个诅咒在去年9月首次被发现，一时间引起LeCun、Karpathy、马库斯等一众大佬的惊呼。由于风光无两、不可一世的大模型竟存在着“阿克琉斯之踵”：一个在“A是B”上训练的语言模型，并不能正确回答出“B是否A”。比如下面这个例子：在LLM明知道「汤姆·克鲁斯的母亲是MaryLeePfeiffer」的情况下，却无法答出「MaryLeePfeiffer的孩子是汤姆·克鲁斯」。——这可是当时最先进的GPT-4，结果连小孩子都具备的正常逻辑思维，LLM却做不到。基于海量的数据

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Mistral开源8X22B大模型，OpenAI更新GPT-4 Turbo视觉，都在欺负谷歌

真有围剿Google的态势啊！在谷歌昨晚CloudNext大会进行一系列重大发布时，你们都来抢热度：前有OpenAI更新GPT-4Turbo，后有Mistral开源8X22B的超大模型。谷歌内心：南村群童欺我老无力。第二大开源模型：Mixtral8X22B今年1月，MistralAI公布了Mixtral8x7B的技术细节，并推出了Mixtral8x7B–Instruct聊天模型。该模型的性能在人类评估基准上明显超过了GPT-3.5Turbo、Claude-2.1、GeminiPro和Llama

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马斯克造大模型，从特斯拉连挖高管

要不他们可能就跳槽到OpenAI了。全球首富埃隆·马斯克（ElonMusk）创建了xAI，准备与OpenAI、谷歌竞争大模型时，他应与众多科技巨头、初创公司争夺人才。不过，他使用了一些取巧的办法：从自家的特斯拉挖来了几名优秀工程师。这家初创公司的网站显示，上个月，机器学习科学家EthanKnight成为第三位投身xAI的特斯拉工程师。据一位前员工透露，在特斯拉，Knight负责监督特斯拉自动驾驶技术的计算机视觉团队。而在他之前，一些在特斯拉从事超级计算、自动驾驶系统和人工智能基础设施的工作的工程师，也纷纷

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | OpenAI XAI 产业 186浏览收藏
伊克罗德信息与墨奇科技战略合作，共塑生成式AI未来

现今，数字化浪潮全球席卷，人工智能技术以其强大的潜力和广泛的应用前景，正引领着新一轮的科技革命。近日，伊克罗德信息与墨奇科技正式宣布双方达成战略合作，双方将围绕生成式AI技术展开，发挥各自的技术优势和资源优势，利用大语言模型LLM、向量数据库构建生成式AI应用解决方案，通过检索增强生成RAG提升性能并降低模型成本，打造企业AI新范式，为企业带来更加智能化、便捷的服务体验。优势互补，共探生成式AI的无限可能墨奇科技副总裁孟卓飞强调，当前我们正面临着生成式AI这一前所未有的时代级机会，它不仅改变着每个人的工作

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基于全局的图增强的新闻推荐算法

作者|汪昊审校|重楼新闻App是人们日常生活中获取信息来源的重要方式。在2010年左右，国外比较火的新闻App包括Zite和Flipboard等，而国内比较火的新闻App主要是四大门户。而随着今日头条为代表的新时代新闻推荐产品的火爆，新闻App进入了全新的时代。而科技公司，不管哪一家，只要掌握了高精尖的新闻推荐算法技术，就基本在技术层面掌握了主动权和话语权。今天，我们来看一篇RecSys2023的最佳长论文提名奖论文——GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedPerson

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 算法深度学习 100浏览收藏
机器学习：Github上排名前19个强化学习 (RL)项目

强化学习（RL）是一种机器学习方法，它通过代理不断试错来学习。强化学习算法在多个领域得到应用，如游戏、机器人技术和金融领域。RL的目标是发现一种能够最大化预期长期回报的策略。强化学习算法通常被分为两类：基于模型和无模型。基于模型的算法利用环境模型来规划最佳行动路径。这种方法依赖于对环境的准确建模，然后通过模型来预测不同行动的结果。与之相对，无模型的算法则直接从与环境的交互中学习，不需要对环境进行显式建模。这种方法更适用于那些环境模型难以获取或者不准确的情况。在实际相比之下，无模型强化学习算法并不需要对环境

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通透！机器学习各大模型原理的深度剖析！

通俗来说，机器学习模型是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型，例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等，每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时，不同模型之间存在着许多共性，或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数量，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一过程可以直

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LimSim++：多模态大模型在自动驾驶中的新舞台

论文名称：LimSim++:AClosed-LoopPlatformforDeployingMultimodalLLMsinAutonomousDriving项目主页：https://pjlab-adg.github.io/limsim_plus/仿真器简介随着多模态大语言模型（(M)LLM）在人工智能领域掀起研究热潮，其在自动驾驶技术中的应用逐渐成为关注的焦点。这些模型通过强大的广义理解和逻辑推理能力，为构建安全可靠的自动驾驶系统提供了有力支持。虽然已有闭环仿真平台如HighwayEnv、CARLA和N

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 智能驾驶 387浏览收藏
大模型做时序预测也很强！华人团队激活LLM新能力，超越一众传统模型实现SOTA

大语言模型潜力被激发——无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。蒙纳士大学、蚂蚁和IBM研究院联合开发了一种通用框架，成功推动了大语言模型跨模态处理序列数据的能力。该框架已经成为一项重要的技术创新。时序预测有益于城市、能源、交通、遥感等典型复杂系统的决策制定。自此，大模型有望彻底改变时序/时空数据挖掘方式。通用大语言模型重编程框架研究团队提出了一个通用框架，将大语言模型轻松用于一般时间序列预测，而无需做任何训练。主要提出两大关键技术：时序输入重编程；提示做前缀。Time-LLM首先

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AI 大语言模型 415浏览收藏
美图AI视觉创作工具上新，涂抹+关键词，变废为宝！

整理|星璇出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）美图公司最近发布了AI视觉创作工具WHEE，其中新增了AI改图功能，这一功能极大地降低了专业图像编辑的难度，让普通用户也能轻松享受AI创作的乐趣。用户只需进行几个简单步骤，就能轻松消除不需要的元素，将废片转变为宝藏。用户只需涂抹想要修改的画面区域并输入所需的文字，即可完成图像修改，让局部重绘变得更加便捷。众所周知，传统的图像局部重绘通常需要专业的美术技能和熟练的工具操作，这对普通用户来说是一项相当高的门槛。然而，随着AI改图功能的问世，普通用户

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 视觉美图 374浏览收藏
一文了解人工智能如何让机器进行学习？

在《一文了解人工智能（AI）》文章中我们介绍了AI可以解决哪些复杂的问题。这些问题无法通过固定的规则进行解决，需要机器根据以往的事例进行比较评估，作出最终的判断。机器需要模仿人类对事物进行学习。人类的学习过程可以拆分为以下几个阶段：感知、记忆、对比和归纳、总结和实践。感知：通过自己的感官（视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉）获取外界的信息，观察和体验周围的环境和发生的事情。除了亲身感受之外，为了更高效的获取信息，人们通过听故事、阅读图书和观看视频来了解曾经发生过的事情。记忆：当我们获取到新信息后，我们会将以后需

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能机器学习 455浏览收藏

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