近日,MIT和Google的研究人員共同提出了一種名為Health-LLM的新型人工智能框架,旨在將大語言模型(LLMs)應(yīng)用于健康預(yù)測任務(wù),利用可穿戴傳感器的數(shù)據(jù)。
MIT和Adobe的研究人員最近提出了一種新穎的人工智能方法,稱之為分布匹配蒸餾(DMD),該方法旨在將擴(kuò)散模型轉(zhuǎn)化為一步圖像生成器,從而顯著提高圖像生成的效率和質(zhì)量。
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MIT和Google的研究人員近期開發(fā)了一項(xiàng)名為StableRep的新技術(shù),旨在利用由AI生成的圖像來訓(xùn)練更加詳細(xì)和高效的AI圖像模型。
最新研究發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)的提示工程在AI領(lǐng)域正逐漸被一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)框架所替代,這一框架名為GATE(Generative active task elicitation)。
麻省理工學(xué)院(MIT)的物理學(xué)家Max Tegmark教授發(fā)出警告,指出人工智能(AI)科技公司正處于一場“失控競賽”,使得他們無法停下來考慮潛在的AI風(fēng)險。
近年來,自動摘要技術(shù)取得了長足的進(jìn)步,這主要?dú)w功于范式的轉(zhuǎn)變 —— 從在標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行有監(jiān)督微調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂么笳Z言模型(LLM)進(jìn)行零樣本 prompt,例如GPT-4。
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麻省理工學(xué)院(MIT)開發(fā)出一套新系統(tǒng),這種系統(tǒng)允許無人車在不依賴3D地圖的情況下,在未知的道路上行駛,比如偏僻的鄉(xiāng)路。
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