行业动态 | 2023年十大人工智能(LLM)必读论文
行业动态 | 2023年十大人工智能(LLM)必读论文2023 年,是机器学习和人工智能发展最为迅速的一年,这里分享 10 篇最值得关注的论文。
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2023 年,是机器学习和人工智能发展最为迅速的一年,这里分享 10 篇最值得关注的论文。
大模型没有壁垒,结合多年深耕的场景和数据处理技术才是王道。
前不久,OpenAI“煞有其事”地像谷歌、苹果那样办了第一场较为正式的“开发者大会”。从大会透露的信息来看,大模型的下一站很明确——想搞钱,得教人“玩”大模型了,拉更多的人来做大大模型市场的蛋糕。
同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成(RAG)综述,从核心范式,关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图,指出了未来的研究探索方向。
语言模型究竟是如何感知时间的?如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑?最近,来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。
谷歌新设计的一种图像生成模型已经能做到这一点了!通过引入指令微调技术,多模态大模型可以根据文本指令描述的目标和多张参考图像准确生成新图像,效果堪比 PS 大神抓着你的手助你 P 图。
琳琅满目的乐高积木,通过一块又一块的叠加,可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等,不同的乐高作品相互组合,又能为爱好者带来新的创意。
爆火的斯坦福全能家务机器人Mobile ALOHA,大!翻!!车!!!你以为它擦个红酒轻而易举,但实际上却是这样的:
解决扩散模型「不识字」的问题,Textdiffuser采用两阶段(布局+图像)生成框架,显著提升了相关性能的指标!
在 AI 领域,近年来各个子领域都逐渐向 transformer 架构靠拢,只有文生图和文生视频一直以 diffusion + u-net 结构作为主流方向。diffusion 有更公开可用的开源模型,消耗的计算资源也更少。