23-10-20 12:41:54
穿越数字边界:网络自由的探索
点击直达在当今数字化的世界里,网络自由是无价的,但有时也受到了地理和政治界限的限制。有一种方法,一种隐藏的方式,让我们能够穿越这些数字边界,实现网络自由。这个方法有点像背后的秘密通道,允许您访问被封锁或限制的网站,享... [阅读更多]
25-03-02 23:57:11
掘金俄罗斯电商蓝海!Ozon——中国卖家的黄金机遇
目前俄罗斯ozon在国内正处于超级红利期,平台自然流量很大,基本能做到上架即出单的地步,ozon官方计划在2024年要招商满10万卖家入入驻,乾坤未定,你我皆是黑马!平台现在跟13年的淘宝一样正在蓄力爆发,跨境电商时... [阅读更多]
25-03-03 00:10:37
🚀 Ozon无货源模式全攻略!低成本启动,轻松月入过万!
想进军俄罗斯电商市场,却担心门槛高、操作难?Ozon无货源模式让你0囤货、0风险、轻松赚钱!只需每天2小时,就能在俄罗斯开店!第一步:了解Ozon平台——轻松上手,0门槛副业Ozon平台支持无货源玩法,只需出一单发一... [阅读更多]
24-11-06 11:15:30
主播线上训练营,全面系统播主播课,解决百分之百90的主播面临的问题
"主播线上训练营:全面系统播主播课,解决90%主播面临的问题"介绍:成为一名成功的主播不仅仅是娱乐观众那么简单,背后涉及到的内容策划、互动技巧、设备调试等问题复杂而繁琐。无论你是初次尝试直播,还是... [阅读更多]
24-11-05 11:32:36
要创造商业价值,利用AI来利用公司的数据
用专有数据训练大型语言模型能为你带来竞争优势吗?尽管我们生活在一个日益数据驱动的世界中,但大多数公司并未采用数据驱动的商业模式。像Alphabet、Meta和亚马逊这样的企业凭借网络效应形成的良性循环而取得成功,但这... [阅读更多]
24-11-05 11:32:08
重大突破!AI首次发现内存安全漏洞
近日,谷歌宣布其大语言模型(LLM)项目“Big Sleep”成功发现了一个SQLite数据库引擎中的内存安全漏洞,这是人工智能首次在真实软件中发现可利用的内存安全漏洞(且该漏洞无法通过传统的模糊测试检测到)。AI首... [阅读更多]
24-11-04 11:34:14
无需参数访问!CMU用大模型自动优化视觉语言提示词 | CVPR’24
视觉语言模型(如 GPT-4o、DALL-E 3)通常拥有数十亿参数,且模型权重不公开,使得传统的白盒优化方法(如反向传播)难以实施。那么,有没有更轻松的优化方法呢?就在最近,卡内基梅隆大学(CMU)的研究团队对于这... [阅读更多]
24-11-04 11:33:05
1000个智能体打造《我的世界》,北大校友35页技术报告揭秘
北大校友打造的1000个智能体「我的世界」,背后原理揭晓了!团队全新公开35页技术报告,详尽解密AI智能体如何产生专业化分工、社交互动、甚至传播虚拟宗教……其中最精彩的,当数团队整活儿:让牧师NPC引入虚拟宗教,最后... [阅读更多]
24-11-03 11:36:07
NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架
本论文作者王治海是中国科学技术大学 2020 级硕博连读生,师从王杰教授,主要研究方向为强化学习与学习优化理论及方法、人工智能驱动的芯片设计等。他曾以第一作者在 TPAMI、ICML、NeurIPS、ICLR、AAA... [阅读更多]
24-11-03 11:35:21
Llama版o1来了,来自上海AI Lab,强化学习代码已开源,基于AlphaGo Zero范式
复刻OpenAI o1推理大模型,开源界传来最新进展:LLaMA版o1项目刚刚发布,来自上海AI Lab团队。简介中明确:使用了蒙特卡洛树搜索,Self-Play强化学习,PPO,以及AlphaGo Zero的双重策... [阅读更多]
24-11-02 11:37:13
无需训练即可大幅提升SAM 2!开源的SAM2Long来了,港中文、上海AI Lab出品
egment Anything Model 2(SAM 2)在传统视频目标分割任务大放异彩,引起了众多关注。然而,港中文和上海 AI Lab 的研究团队发现 SAM 2 的贪婪选择策略容易陷入「错误累积」的问题,即一... [阅读更多]
24-11-02 11:36:39
AI圈卷疯了!xAI、Anthropic同日上线API:Grok免费公测,Claude 3.5 Haiku价格暴涨
就在刚刚,Anthropic宣布,Claude 3.5 Haiku已经可以通过API访问。图片与此同时,就在今天,Grok API也官宣正式开启公测。图片Claude 3.5 Haiku正式开放APIClaude 3... [阅读更多]
24-11-01 11:38:22
人工智能时代下机遇与挑战并存的选择:医学专业
人工智能(AI)已经无处不在,并且在医学领域的应用也越来越广泛。在某些情况下,AI可以增强甚至取代医生的一部分工作。医学生在选择专业时,应当考虑到AI将如何改变医生的岗位形态(以及获得的薪酬待遇)。再结合专业培训所对... [阅读更多]
24-11-01 11:37:44
LLM超越人类时该如何对齐?谷歌用新RLHF框架解决了这个问题
我们这个世界是不断变化的开放世界。人工智能要在这个世界长久立足,就需要突破许多限制,包括可用数据和规模和质量以及有用新信息的增长率。对基于 LLM 的 AI 来说,高质量的人类数据非常关键,但已有研究预计这些高质量数... [阅读更多]
24-10-31 12:44:10
超越Transformer,全面升级!MIT等华人团队发布通用时序TimeMixer++架构,8项任务全面领先
在数据驱动的时代,时间序列分析成为了许多领域中不可或缺的一部分,比如气象预测、医学症状分类、航天器的异常检测、以及传感器数据中缺失数据的填充等等,这些应用具体涉及到时间序列预测、分类、异常检测、缺失值填充等任务。如何... [阅读更多]