谷歌Gemini 3.0「全家桶」年度压轴,前端不再需要人类!下周王者降临
谷歌Gemini 3.0「全家桶」年度压轴,前端不再需要人类!下周王者降临Gemini 3.0更近了!网友爆料称,谷歌下一代旗舰模型将在10月22日发布。一些拿到内测资格的开发者,放出了最全面的demo,Gemini 3.0能做到一次性直出网页、游戏、原创音乐等。前端开发,再也不需要人类。
Gemini 3.0更近了!网友爆料称,谷歌下一代旗舰模型将在10月22日发布。一些拿到内测资格的开发者,放出了最全面的demo,Gemini 3.0能做到一次性直出网页、游戏、原创音乐等。前端开发,再也不需要人类。
在量子位智库的观察中,AI知识助手remio正在尝试这一方向。remio主打无感和自动化,致力于变成记忆和用户同频的第二大脑。主打能够在用户无感知的情况下,实时、自动化地采集用户所需管理的信息,为用户创造更加轻松顺畅的使用体验。
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表?AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image,已经能生成媲美摄影大片的自然图像,却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错,要么逻辑混乱、数据错误,要么就是标签错位。
图片来源:David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型,近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
任少卿的头发很有辨识度,浓密、微卷,刘海盖住额头。走进会议室,第一次见他的人把他当成了实习生,知道身份后调侃说,只有在 AI 创业公司才能看到这么年轻的技术 leader。
既然后训练这么重要,那么作为初学者,应该掌握哪些知识?大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》,可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随; 监督微调(SFT) 基本原理,包括数据集构建与损失函数设计;
风雨飘摇中的Meta,于昨天发布了一篇重量级论文,提出了一种被称作「早期经验」(Early Experience)的全新范式,让AI智能体「无师自通」,为突破强化学习瓶颈提供了一种新思路。
当大语言模型生成海量数据时,数据存储的难题也随之而来。对此,华盛顿大学(UW)SyFI实验室的研究者们提出了一个创新的解决方案:LLMc,即利用大型语言模型自身进行无损文本压缩的引擎。
传统DFT计算太慢?SurFF来了!这个基础模型通过晶面生成、快速弛豫和Wulff构型,精准评估晶面可合成性与暴露度。SurFF相较于DFT实现了10⁵倍的加速,多源实验与文献验证一致率达73.1%。
AI公务员的大脑就是政务大模型。 就在刚刚,中央网信办和国。就在刚刚,中央网信办和国家发展改革委联合印发了重磅文件——《政务领域人工智能大模型部署应用指引》(我们后面就叫它《指引》)。