Tokenization不存在了?Meta最新研究,无需Tokenizer的架构来了
Tokenization不存在了?Meta最新研究,无需Tokenizer的架构来了BLT 在许多基准测试中超越了基于 token 的架构。
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BLT 在许多基准测试中超越了基于 token 的架构。
近日,谷歌DeepMind的研究人员推出了苏格拉底式学习,在没有外部数据的情况下,让AI通过语言游戏不断变强。
距离 POINT1.0 的发布已经过去两个月时间来,在这段时间业界不断涌现出一系列优秀的模型。我们通过不断紧跟前沿技术,并结合过去开发多模态模型沉淀下来的经验,对 POINTS1.0 进行了一系列更新,推出了 POINTS1.5。
根据Layoffs.fyi的统计数据,截至12月2日,全球科技公司已经至少裁员了14.9万个人。这不是普通的裁员潮,而是一场产业生态的重塑。
Gemini 2.0说说话就能一键P图的功能爆火,把玩不了的大伙儿都馋哭了!
病理是疾病诊断的「金标准」,而我国面临病理诊断人才严重匮乏窘境。近年来癌症发病率不断攀升,如何借助 AI 赋能医生精准诊断,提高工作效率及医疗质量,成为当前世界病理学科的前沿热点。
前段时间 Menlo VC 对今年 AI 发展情况的总结报告我觉得是写的不错的,这个报告将聚焦点放在了企业级 B 端市场,这也是我观察今年 AI 在应用里发展最明显的一个趋势。
12月初,豆包和即梦在移动端悄然上线了一项新功能:能够生成带有工整中文字体的图片。一时间,朋友圈被各种AI制作的四格漫画、产品海报、电影海报刷屏。
AI带来的机遇远比科技行业面临的所有机遇要大,但这需要初创企业转变观念,不再寻求颠覆和摧毁老牌企业,而是改造它们,因为初创企业在很多方面都处于劣势。成功应用AI需要两样东西:大量数据和昂贵的算力。大公司正好拥有这两样东西。
通用语言模型率先起跑,但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因,语言中蕴含大量序列信息,能做更深入的推理;而视觉模型的输入内容更加多元、复杂,输出的任务要求多种多样,需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知,传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。