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ChatGPT 与 AI 会议同行评审：大规模监测 AI
原创编辑言征作者智能交互引擎出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）如何监测AI生成的内容？一篇文章中AI生成的篇幅占比究竟有多少？今年4月，一篇题为“MonitoringAIModifiedContentatScale:ACaseStudyontheImpactofChatGPTonAIConferencePeerReviews”的论文引起了广泛关注。该论文探讨了ChatGPT对AI会议同行评审的影响，并提出了一种估计大型语料库中被AI大幅修改或生成的文本比例的方法。一、研究背景随着大型语言模型（LLM）的...ChatGPTAILLM多模态AI搜索引擎最强设计，赶超商业！GPT-4o、Qwen荣登榜首！研究者阵容豪华：香港中文大学、字节、北大、
原创编辑言征出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）有了多模态大模型（LMM）之后，之前那种OCR“以图搜图”的方式已经不再Fashion了。然而，遗憾的是，虽然今年AI搜索很火、多模态很火，但是多模态的AI搜索进展却进展缓慢。香港中文大学、字节跳动、上海人工智能实验室、北京大学、斯坦福大学、商汤科技的一众研发人员开始着手研究多模态搜索引擎的可行性了。他们精心设计了一种零样本的方法，可以让LMM化身“多模态搜索引擎”。重...多模态AI搜索机器学习的量子飞跃：突破人工智能能力的边界
原创量子计算、神经形态芯片和其他技术正悄悄地将机器学习推向深不可测的新高度。机器学习在短时间内取得了长足进步，似乎每天我们都会听到有关人工智能（AI）能力的新突破。但即使有这么多炒作，一些改变游戏规则的进步最初却往往被忽视。无论是在国际象棋和围棋上战胜人类大师，创作新的视频游戏配乐，还是在诊断癌症方面击败医生，人工智能显然已经不再只是科学幻想。但即便如此，我们实际上也只是触及了各种可能性的“冰山一角...机器学习人工智能量子计算逐次提示分解复杂问题（EMNLP2022）
原创 精华摘要：回答需要做出潜在决策的复杂问题是一项具有挑战性的任务，特别是在监督数据有限的情况下。最近的研究利用大型语言模型（LM）的能力，通过在单次推理过程中演示如何输出中间推理步骤，以少量示例解决复杂问题。我们提出了“逐次提示”方法，通过迭代将复杂任务分解为简单任务，逐步解决，直到得到最终答案。逐次提示将复杂问题分解的监督与简单问题回答的监督解耦，使我们能够（1）在每个推理步骤有多次机会查询上下文示...逐次提示大型语言模型大模型的热度正在下降，大模型的未来在哪里？
原创“技术是一个需要沉淀和厚积薄发的过程”任何事物都会经过起步，发展，顶峰，平稳，下降，灭亡的过程，大模型技术也不例外。而从现今的趋势来看，大模型的热度正在不断下降，这到底意味着大模型不行了？还是说大模型这是在蕴育能量，之后一鸣惊人？今天我们就来讨论一下这个问题。大模型的热度下降，大模型的未来在哪里？自openAI在22年十一月份发布chatGPT，大模型技术开始走进了人们的视野，虽然人工智能技术经过几十年的发展...大模型Kimi 绘图大总结，估计 80% 的人都没试过！
精华最近在写技术方案的时候，发现了Kimi可以完成程序员所需的大部分图形，包括流程图、时序图、状态图等等。使用之后直接让我的工作效率起飞，只需将内容或数据丢给Kimi生成即可，再也不用傻乎乎的画图了。总的来说还是使用Mermaid语言来完成，接下来看看它能为我们生成哪些图形。饼状图饼状图算是我们日常工作生活中比较经常用到、看到的一种数据图，可以直观的了解数据分布。让Kimi分析2024年茅台半年报的收入构成，使用Mermaid...Kimi程序员时序图国内大模型厂商是如何看待突然的OpenAI o1？跟不跟是个问题！
在2024云栖大会上，阶跃星辰创始人姜大昕、月之暗面Kimi创始人杨植麟、生数科技首席科学家朱军与极客公园创始人张鹏关于人工智能（AI）技术路径的圆桌对话引发了很大关注，他们是如何看待OpenAIo1带来的产品技术新变化以及对整个行业可能带来的影响。图片以下是重要观点的总结，查看原文可以点底部链接。AI领域的快速发展技术进步的加速过去两年，AI领域经历了飞速的发展。姜大昕指出，AI技术的发展在加速，而且速度非常快。他...OpenAI o1模型厂商P-RAG: 渐进式检索增强生成方法在具身日常任务规划中的应用
精华在人工智能领域,具身AI(EmbodiedAI)一直是一个备受关注的研究方向。它旨在赋予AI代理与物理世界交互的能力,让AI不仅仅停留在虚拟的数字世界中,而是能够在真实环境中感知、规划和行动。近年来,随着大语言模型(LLM)的蓬勃发展,如何将LLM的强大语言理解和生成能力与具身AI任务结合起来,成为了一个热门的研究课题。在这个背景下,来自中国科学技术大学等机构的研究人员提出了一种新颖的方法——渐进式检索增强生成(ProgressiveRetrie...P-RAG检索渐进式RAG文档解析器，核心技术剖析
最近，RAG技术逐渐走红，但文档解析这一重要环节却鲜为人知。说到底，无论使用多么高级的检索和生成技术，最终效果都取决于文档本身的质量。如果文档信息不全或格式混乱，那么再怎么优化检索策略、嵌入模型或大型语言模型（LLMs）也无济于事。本文介绍三种流行的文档提取策略，并以亚马逊2024年第一季度报告中的表格解析为例，展示这些策略的实际应用。1文本解析器：基础工具文本解析器已经发展多年，这些工具能够读取文档并从...RAG解析器性能WordLlama：在消费级GPU上奔跑的“瘦子”
原创DavidMiller表示该模型的目标很明确：弥合尖端AI研究和实际应用之间的差距。他认识到，许多现有NLP模型需要大量的计算资源，并且通常局限于专有系统，从而限制了它们的可访问性。作为回应，WordLlama被设计为既轻量级又高效，使更广泛的用户能够在不牺牲质量的情况下将高性能NLP集成到他们的工作流程中。WordLlama一个开源、快速、轻量级（16MB）NLP工具包，它是一种用于NLP和单词嵌入的实用型模型，它类似于GloVe、Word2Vec或F...WordLlamaGPUAI视频生成更高质量，更连贯！关键帧插值创新技术——Generative Inbetweening开源
文章链接：https:arxiv.orgpdf2408.15239git链接：https:svdkeyframeinterpolation.github.io亮点直击关键帧插值的创新方法：提出了一种基于现有预训练图像到视频模型的适应方案，以解决关键帧插值问题，即在两个输入关键帧之间生成连贯的视频序列。双向运动预测机制：开发了一种新的方法，通过将现有图像到视频模型微调为能够生成反向运动的视频，实现了从单一图像生成反向运动的视频。提出了一种轻量级的微调机制，通过旋转时...视频模型Qwen2.5系列模型开源，你值得拥有！！！
Ta来了，Ta来了，Ta带着7个Size的开源模型迎面走来了。是的，期待已久的Qwen2.5开源了，共有7个尺寸规模，包括：0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B，分别有Base模型和Instruct模型。本次全是Dense模型，没有MoE模型。同时还开源了Qwen2.5Coder模型和Qwen2.5Math模型。还开了GGUF、GPTQ和AWQ3种量化模型，别问，就是服务到位，主打一个“全”。你有Llama3.1，我有Qwen2.5，请问阁下如何应对。下面从模型说明、效果说明、Qwen2.5...Qwen2.5模型开源腾讯&新加坡国立发布IFAdapter：即插即用，提升文生图模型实例特征和位置生成准确性
精华文章链接：https:arxiv.orgpdf2409.08240项目链接：https:ifadapter.github.io亮点直击提出了实例特征生成任务，旨在解决扩散模型在多实例生成中面临的定位和特征准确性问题。此外，引入了COCOIFG基准和验证pipeline，用于评估和比较模型性能。提出了IFAdapter，该模块利用新的外观tokens和实例语义图来增强扩散模型对实例的描绘，从而实现高保真度的实例特征生成。全面的实验结果表明，本模型在定量和定性评估中均优于基线模型...模型生成训练使用Concrete ML为模型训练和推理确保端到端隐私
原创本文介绍了使用完全同态加密（FHE）为scikitlearn联合训练模型和加密推理确保端到端隐私。在云计算和基于机器学习的服务唾手可得的时代，隐私是一大挑战。将端到端隐私添加到协作式机器学习用例听起来像是一项艰巨的任务。幸好，诸如完全同态加密（FHE）之类的密码学突破提供了解决方案。Zama的新演示展示了如何利用开源机器学习工具使用联合学习和FHE来添加端到端隐私。这篇博文解释了这番演示的底层工作机理，结合了scikitlea...机器学习FHE完全同态加密使用 OpenAI o1 的五种方法「详细指南」
原创作者GargiGupta、ShubhamSaboo编辑言征出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）OpenAI刚刚发布了备受期待的Strawberry模型，正式命名为o1模型系列。自发布以来，社交媒体上的AI社区一直对这些模型兴奋不已。但你是否知道，今天有四种简单的方法可以开始与o1模型聊天？本文将逐步指导各位如何在4款不同的平台上访问和使用这些模型。一、o1模型有哪些新功能？对于那些不了解情况的人来说，OpenAI于周五发布了其新的o1模型系列。这些...OpenAIo1 模型o1-mini技术最牛逼的阿里，又回来了！
原创编辑言征伊风科技界的“中秋晚会”来了！距离ChatGPT发布22个月，国内AI语境下的互联网技术基座究竟该做哪些？支撑AI原生应用的技术天花板有多高？AI的行业风口会吹向哪里？9月19日，一年一度的阿里云栖大会拉开帷幕，阿里现任掌舵者吴咏铭、CTO周靖人携手大模型领域当红炸子鸡月之暗面CEO杨植麟、小鹏汽车CEO何小鹏等一众明星企业创始人给业界带来了一场久违的国产自豪感。不管是能实时观看秒回答的阿里版GPT4o、号称性能超越L...技术ChatGPTAIChatGPT 与 AI 会议同行评审：大规模监测 AI
最近，一篇题为“MonitoringAIModifiedContentatScale:ACaseStudyontheImpactofChatGPTonAIConferencePeerReviews”的论文引起了广泛关注。该论文探讨了ChatGPT对AI会议同行评审的影响，并提出了一种估计大型语料库中被AI大幅修改或生成的文本比例的方法。一、研究背景随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，如在教育、科学和全球媒体等领域，准确测量其使用规模以及评估生成文本对信息生态系统的影响变得愈发重要。然而，目前很...人工智能当你研究过了900个开源大模型项目后，你能学到什么？
原创国外一美女程序员，在Github上通过检索gpt,llm,和generativeai等关键字，从数十万检索结果中得到900个500+star大模型开源项目。她将统计结果放到了网站上，并定期更新star数等信息，同时提供了排序，分组，过滤等工具，我们也可以拿她的统计结果来进行分析。https:huyenchip.comllamapolice接下来让我们看看她通过分析这些开源项目学到了什么。新的AI堆栈基础设施包括训练大模型的硬件资源，训练大模型需要大量的显卡，...开源大模型开源大模型全市场都下跌了，这套LLM智能体选出的策略累计收益超50%，重点是代码开源！
1.背景在量化交易领域，Alpha因子挖掘是核心焦点之一：探索和提炼那些能够预测资产收益的预测信号。图片尤金·法玛提出了有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH），指出股票价格是所有市场可用信息的反映，股票价格应当全面反映市场内所有可获取的信息。随着研究的深入，当前Alpha挖掘过程存在三大主要挑战：（1）传统方法的僵化性：金融领域中识别Alpha因子的传统方法往往依赖于启发式规则和金融专业知识。这些基于规...LLM智能体框架幻方 AI DeepSeek 模型背后的万卡集群建设
精华一、背景幻方AI团队发布了一系列DeepSeek大模型，比如DeepSeekV2、DeepSeekMath、DeepSeekCoder等。在DeepSeekV2中提出的MLA（MultiheadLatentAttention）也广受好评。此外，DeepSeekV2在强大性能的情况下还将API定价降低到GPT4的百分之一，被称为“价格屠夫”，也由此引发大模型API的价格战。本文中我们介绍一下幻方AI训练DeepSeek系列模型使用的大规模GPU集群以及相应的各种优化手段。对应的论文为：[2408.14158]FireFlyerA...模型AIGPT-4
