烧钱、耗费资源、难以盈利,被持续唱衰的大语言模型在艰难中倔强前行
烧钱、耗费资源、难以盈利,被持续唱衰的大语言模型在艰难中倔强前行国庆节过后,人工智能领域似乎多了几分冷色调。不知道是因为大语言模型(Large Language Model,LLM)的幻觉,还是因为寒露时节的到来。
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国庆节过后,人工智能领域似乎多了几分冷色调。不知道是因为大语言模型(Large Language Model,LLM)的幻觉,还是因为寒露时节的到来。
十年后的AI手机,能有多科幻?AI已成为每个人生活中,不可或缺的一部分。从个人助理、医疗诊断、到产品研发等领域,人工智能开启了一场全新的革命。清华孙茂松教授预言:未来看懂巴黎卢浮宫的展品,就靠它了!
随着LLM的进步,它将超越代码补全(“Copilot”)的功能,进入代码创作(“Autopilot”)的领域。随着LLM变得越来越复杂,它们能够释放的经济价值也会越来越大。AGI的经济价值仅受我们的想象力限制。
2024 年的 SaaStr Annual 大会落下帷幕,作为连续参加了三届的 Linkloud 团队,不断看到有越来越多元化的参加者和设展者,尤其华人和出海团队出现在现场,以及在分享嘉宾里也越来越多华人面孔,我们非常欣喜。
AI美女之后,AI奶奶也来了。 最近,小红书、抖音等社交平台上出现了一大批奶奶类账号。这些账号大多形式简单,一组由AI创作的动漫奶奶形象,搭配一段以治愈、成长为关键词的清醒语录,就成了一个获赞不低的AI奶奶账号。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息,从而构建出更全面的世界观。例如,在一个自动驾驶场景中,图像数据可以帮助系统识别道路上的行人,而雷达数据则能够感知车距,两者结合能够显著提升决策准确性。
氮化镓技术崛起,EPC引领市场趋势。
自从 Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer 的地位,还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
AI能回答问题,但能不能真正“思考”? 经常用AI搜索产品的用户会发现,这类产品在面对复杂问题时常常“掉链子”——它能模仿莎士比亚的文风,解答数学题,却可能在解决日常生活中的难题时束手无策。
在用模拟环境训练机器人时,所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。为此,李飞飞团队提出「数字表亲」,这种虚拟资产既具备数字孪生的优势,还能补足泛化能力的不足,并大大降低了成本。