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2024-04-15 talkingdev

BabyLM挑战赛:探索用婴儿级数据训练顶级文本与视觉模型

近期,科技界发起了一项名为BabyLM的挑战,旨在推动研究人员和开发者在极度有限的数据条件下,训练出性能卓越的文本和视觉模型。这一挑战的核心理念是模仿人类婴儿在成长初期所接触到的数据量,大约为1000万个token...

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2024-03-08 talkingdev

DP3引领机器人模仿学习新方向

DP3推出了一种先进的模仿学习方法,结合3D视觉数据和扩散策略,以高效的方式为机器人教授复杂技能。该方法通过将多个示教者的动作数据进行聚合,形成一个复杂的运动模型,并通过扩散过程来优化该模型。该模型可以有...

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2024-02-06 talkingdev

AnimateLCM-高保真视频生成技术实现高质量视频创作

AnimateLCM是一种新的方法,可以通过将学习过程分成两部分来快速创建高质量的视频和改进现有的视频扩散模型。AnimateLCM的第一步是利用低复杂度的运动补偿技术来生成一个低质量的视频序列。 然后,利用一个基于自适...

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2023-11-28 talkingdev

OpenAI内部突破结合搜索和强化学习,Q*是什么

近期泄露的消息称,OpenAI领导层的争端是由内部突破所引起的,该突破将搜索和强化学习结合起来。本文阐述了一种理论,解释了这种新方法的实际运作方式,即Q*算法。强化学习是一种机器学习技术,它通过将智能体放置在...

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2023-11-20 talkingdev

一份帮助了解学生行为的数据集

研究人员扩展了SCB-ST-Dataset4,该数据集记录了诸如举手、阅读和书写等活动,以更好地通过深度学习来了解和检测学生的课堂行为。这个数据集是通过在课堂上安装传感器来捕捉学生行为的。研究人员使用了不同的深度学...

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2023-08-22 talkingdev

恋物研究能为我们解读AI的哪些秘密?

人类恋物行为的形成与AI对齐问题之间存在一定的平行性,这暗示了理解进化线索的误解如何导致恋物行为可能会对AI的泛化问题提供深入的见解。本文探讨了这种类比在AI训练和可解释性方面的可能性,同时也承认生物进化和...

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2023-08-02 talkingdev

AI教育评估方式的变革:关注过程而非结果

生成式人工智能将改变教育工作者评估学生的方式。尽管可以通过论文和作业来评估学生,但教师将不得不关注过程而非最终结果。评估学生如何得出答案使学生更难作弊,也有助于学习。教师可能需要设计一些无法模拟答题过...

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2023-07-24 talkingdev

风险投资家利用ChatGPT为儿子应对AI未来

著名风险投资家马克·安德森(Marc Andreessen)正使用OpenAI的ChatGPT来教育他的儿子,以使他更好地了解这个世界,并为AI未来做好准备。安德森对AI持积极态度,强调其在提高学习和生产效率方面具有巨大潜力。他认为...

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