Reliant 的论文搜索 AI 承担了科学界的数据处理工作
事实证明，人工智能模型能够完成很多事情，但我们真正想让它们完成什么任务呢？最好是单调乏味的工作——研究和学术界有很多这样的工作。Reliant希望专注于那种...
研究人员利用大型语言模型帮助机器人导航
一种新的导航方法使用基于语言的输入来引导机器人完成洗衣服等多步导航任务。该方法使用基于语言的输入而不是昂贵的视觉数据来指导机器人完成多步导航任务。
新技术提高了大型语言模型的推理能力
一项新技术通过编写 Python 程序来为用户的查询生成正确答案，从而使 GPT-4 等大型语言模型能够更准确地解决数字或符号推理任务。该方法将自然语言与编程相结...
理解语言模型的视觉知识
主要以文本为训练基础的 LLM 可以通过具有自我修正功能的代码生成复杂的视觉概念。研究人员利用这些插图训练无图像计算机视觉系统来识别真实照片。
研究人员利用阴影来模拟 3D 场景，包括被遮挡的物体
这项技术可以带来更安全的自动驾驶汽车、更高效的 AR/VR 耳机或更快的仓库机器人。
麻省理工学院 ARCLab 宣布首届太空人工智能创新奖获奖者
挑战赛要求参赛团队开发人工智能算法，利用被动收集的数据来跟踪和预测卫星在轨运行的规律
何时信任 AI 模型
更准确的不确定性估计可以帮助用户决定如何以及何时在现实世界中使用机器学习模型。
大型语言模型的推理能力经常被高估
新的 CSAIL 研究强调了法学硕士如何在熟悉的场景中表现出色，但在新的场景中却举步维艰，人们对其真正的推理能力与对记忆的依赖产生了质疑。
随着语言能力的提高，法学硕士对现实的理解也逐渐加深
在受控实验中，麻省理工学院 CSAIL 的研究人员发现 LLM 内部正在深度模拟现实，表明对语言的理解不仅仅是简单的模仿。
AI 助手监控团队合作，促进有效协作
人工智能团队协调员会协调代理们对如何完成任务的看法，并在必要时进行干预，以潜在地帮助完成搜索和救援、医院和视频游戏中的任务。
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