「完美的搜索引擎」是否存在?这家公司向谷歌发起挑战
你需要一群拒绝接受现状的人,并为之努力多年,直到一个抽象的愿景变为现实,即使其他人都不理解。你每天都在用的搜索引擎,可能并不完美。大型语言模型(LLMs)能够解决研究生水平的数学问题,但今天的搜索引擎却无法准确理解一个简单的三词短语。例如,如果你在谷歌图片中搜
你需要一群拒绝接受现状的人,并为之努力多年,直到一个抽象的愿景变为现实,即使其他人都不理解。你每天都在用的搜索引擎,可能并不完美。大型语言模型(LLMs)能够解决研究生水平的数学问题,但今天的搜索引擎却无法准确理解一个简单的三词短语。例如,如果你在谷歌图片中搜
不断迭代简单的提示词「write better code」,代码生成任务直接提速100倍!不过「性能」并不是「better」的唯一标准,还需要辅助适当的提示工程,也是人类程序员的核心价值所在。
通常,在评估一项备受炒作的新技术的合法性时,研究其现有的核心能力和历史是有帮助的。如果所讨论的新技术并非基于现有或即将具备的能力,我们可以将其标记为炒作并继续前进。
今天我们一起探索新南威尔士大学(UNSW),这所位于悉尼的顶尖高校究竟有哪些吸引人的独特之处?无论是其令人羡慕的全球排名,还是全面的学科设置,UNSW都是你留学规划中不可错过的一站。
自适应 LLM 反映了神经科学和计算生物学中一个公认的原理,即大脑根据当前任务激活特定区域,并动态重组其功能网络以响应不断变化的任务需求。在自然界,「适应」是一种非常普遍的现象。例如,章鱼能够迅速改变自身的肤色和纹理,以融入周围环境,从而躲避天敌和捕捉猎物;人
模型 llm transformer 2025-01-15 17:38 12
那么,如何从非结构化数据(诸如文本、图像等多媒体内容)启程,踏上构建知识图的征途呢?网络搜索引擎的演进为我们提供了宝贵的启示,它展示了如何从纷繁复杂的非结构化资源中萃取知识,并随时间的推移,将这些知识精炼成结构化、相互交织的图表。正如本文即将阐述的,这一过程正
尽管 2024 年是算法创新的突破之年, LLM 几乎每周都在创造新里程碑,但最先进硬件的重要性同样不可忽视。这些硬件创新是支撑我们突破瓶颈、充分发挥这些先进模型潜力的基础。
LLM只能针对问题进行回答与分析?这种「隔靴搔痒」的体验也许就要被终结了!最近,微软推出了一项名为「大型行动模型」(Large Aciton Model,LAM)的创新技术,标志着大模型从语言理解向实际执行任务的转变。
译自How Enterprises and Startups Can Master AI With Smarter Data Practices,作者 Jeremiah Stone。
最近,微软推出了一项名为「大型行动模型」(Large Aciton Model,LAM)的创新技术,标志着大模型从语言理解向实际执行任务的转变。
他将从提示词研究、开放式生成评测框架,以及适用于移动设备的智能基准数据集这三个问题出发,探讨如何从方法到工具为大语言模型的未来赋能。
在生成式人工智能技术的浪潮推动下,智能硬件行业正经历一场前所未有的变革。近日,国内无线连接芯片设计的佼佼者博通集成,在国际消费电子展CES 2025上震撼发布了其全新的人工智能解决方案——AIDK(人工智能开发套件)。这一方案的推出,旨在为智能硬件开发者开辟一
Nature子刊近日发布了一项研究,针对学术写作中大模型的使用。他们发现,那些了解LLM以及大模型相关技术的受访者有更多的发表文章数量。
根据 ABI Research 的“ PCI Express 市场垂直机会”报告,预计到 2030 年,AI 领域 PCIe 技术的总潜在市场 (TAM) 将从 4.4933 亿美元增长至 27.84 亿美元,复合年增长率 (CAGR) 为 22%。AI 的一
关注 AI 领域的人对 Jason Wei 这个名字一定不陌生。他是 OpenAI 的一位资深研究科学家,也常在 OpenAI 的发布活动中露脸。更重要的是,他是思维链概念开山之作《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reas
LLM会把编程淘汰吗?近日,哥本哈根大学的计算机教授,通过分析计算理论中的定理所施加的基本限制,得出结论:距离编程的终结还远得很。
AI在2024年抓住了我们的想象力。但AI在2025年实际上为您和您的团队做了什么?如果答案是什么都没有,请查看此为DevOps和SRE精心挑选的工具列表。
LLM会把编程淘汰吗?近日,哥本哈根大学的计算机教授,通过分析计算理论中的定理所施加的基本限制,得出结论:距离编程的终结还远得很。
当前,为工作日开发人员打造实用、可靠的人工智能应用程序,似乎需要一种对原始工具情有独钟的技术高手才能胜任。2024年,人工智能展现了无限可能;而2025年,我们的任务则是将这些可能转化为现实成果。
5G这里我不多作评论。实际上,在约十年前5G还没落地,标准还没制定完毕的时期,当时我在一家既有通信业务也有AI业务(深度学习应用)的公司做研发,恰好同时经历了5G投资爆发的前期和深度学习应用爆发的前期。业内(移动通信技术业内)都已经很非常明晰,由于其通信原理性