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跨模态Transformer：面向快速鲁棒的3D目标检测
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 目前，在自动驾驶的车辆中已经配备了多种信息采集传感器，如激光雷达、毫米波雷达以及相机传感器。从目前来看，多种传感器在自动驾驶的感知任务中显示出了巨大的发展前景。例如，相机采集到的2D图像信息捕获…
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谷歌版AI绘画搜索框里直接玩！基于Imagen打造，网友：DALL-E替代品来了
谷歌自家的“dall-e/midjourney”终于上线了。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 今天，谷歌为其搜索引擎进行了一次重大更新： 只需在搜索框中输入提示词，就能直接开始图像生成： 对于用户来说，这个新功能没有增加任何“…
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参数少近一半，性能逼近谷歌Minerva，又一个数学大模型开源了
如今，在各种文本混合数据上训练出来的语言模型会显示出非常通用的语言理解和生成能力，可以作为基础模型适应各种应用。开放式对话或指令跟踪等应用要求在整个自然文本分布中实现均衡的性能，因此更倾向于通用模型。 不过如果想要在某一领域（如医学、金融或科学）内最大限度地提高性能，那么特定领域的语言模型可能会以给…
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清华新研究解密信息茧房！全新信息动力学理论，登Nature子刊
新一代信息与智能技术的迅猛发展推动着人类逐步迈入智能社会。在数字技术和智能推荐算法的加持下，媒体和平台越来越贴心，总是能最快最准的地契合人们的个性化偏好和需求。 然而，与此同时，智能精准推荐致使「信息茧房」现象不断发酵，观点相似的人群在网络空间组成团体，特定价值偏好在群体中汇集放大，逐渐形成极端的观…
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RLHF模型普遍存在「阿谀奉承」，从Claude到GPT-4无一幸免
不管你是身处 AI 圈还是其他领域，或多或少的都用过大语言模型（LLM），当大家都在赞叹 LLM 带来的各种变革时，大模型的一些短板逐渐暴露出来。 例如，前段时间，Google DeepMind 发现 LLM 普遍存在「奉承（ sycophantic ）」人类的行为，即有时人类用户的观点客观上不正确…
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苹果“套娃”式扩散模型，训练步数减少七成！
苹果的一项最新研究，大幅提高了扩散模型在高分辨率图像上性能。 利用这种方法，同样分辨率的图像，训练步数减少了超过七成。 在1024×1024的分辨率下，图片画质直接拉满，细节都清晰可见。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 苹果把…
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USenhance2023——2023 年超声图像增强挑战赛
今天我将介绍如何将低质量超声图像转换为高质量超声图像的完整实现方案。为了帮助大家更好地理解整个过程，我已经整理了详细的步骤和结果展示。感兴趣的朋友可以尝试一下。 一、USenhance2023简介 超声成像在辅助疾病诊断和治疗中广泛应用，因其无创性而备受青睐。近年来，医学超声从医院大型昂贵设备向经济…
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北大团队：诱导大模型“幻觉”只需一串乱码！大小羊驼全中招
北大团队的最新研究结果表明： 随机token都能诱发大模型出现幻觉！ 举例来说，如果给予大模型（Vicuna-7B）一段“乱码”，它会莫名其妙地错误理解历史常识 即使做出一些简单的修改提示，大型模型也可能陷入陷阱 这些热门的大型模型，如Baichuan2-7B、InternLM-7B、ChatGLM…
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为何GPT-4P容易受到多模态提示注入图像攻击？
OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚本和代码，随后模型会遵从行事。 多模态提示注入图像攻击可以泄露数据、重定向查询、生成错误信息，并执行更复杂的脚本以重新定义LLM如何解释数据…
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图灵奖得主吵起来了，LeCun：Bengio、Hinton等的AI灭绝论是荒谬的
关于 AI 风险的问题，各路大佬们也是意见不统一。有人带头签署联名信，呼吁 AI 实验室应立即暂停研究，深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 等都支持这一观点。 就在近几日，Bengio、Hinton 等再发联名信《在快速发展的时代管理人工智能风险》，呼吁在开发…
