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Week 36 · 用 Test Time 换 Training Time 能让 LLM 更强吗?

icon09.06

本周,李飞飞团队发布空间之能新成果 ReKep;Ilya Sutskever 创企 SSI 完成 10 亿美元融资。

Week 35 · Cross-Embodiment/数据集/VLA,具身智能今年的研究重点在哪?

icon08.30

本周,Meta 提出结合Transformer 与扩散模型的多模态训练方法 Transfusion;外媒称 OpenAI 正在进行 10 亿美元的新一轮融资。

Week 34 · 模型成本疾速上升/下降,哪些技术让训 AI 更省钱?

icon08.24

本周,三人团队开发的学术搜索引擎 Lumina 表现优于谷歌引起热议;星尘智能、智元机器人和宇树分别发布新版机器人产品。

Week 33 · Machine Psychology,解构LLM还是心理学更靠谱吗?

icon08.16

本周,马斯克的 xAI 发布了 Grok-2;AI 程序员 Genie 超越 Devin 引起热议。

Week 32 · 都在这里了,Figure 视频里都藏了啥?

icon08.09

本周,Figure 发布第二代人形机器人;谷歌收购Character AI团队;OpenAI 出现大量人事变动。

Week 31 · Machine Unlearning 会是未来 LLM 的必需品吗?

icon08.03

本周,Meta 发布 Segment Anything Model 2 ;苹果 Apple Intelligence 上线测试版;OpenAI 上线 ChatGPT 高级语音模式。

用 Test Time 换 Training Time 能让 LLM 更强吗?

icon09.06

近期基于强化学习改善 LLM 性能的尝试带来了一种新的思路,相比增加模型参数,将 FLOPs 预算投入 Inference-Time-Compute 似乎也能让 LLM 变得更强。

最专业的法律 AI 应用准确率最高也只能到 65%?哪些场景下的法律 AI 是靠谱的?

icon09.06

斯坦福、耶鲁等机构发表研究称,经过实验测试,LexisNexis、GPT-4 等用于法律领域的 AI 工具准确率最高仅到 65%,幻觉问题是需要关注的重要问题。

风投家 Josh Wolfe 的投资洞察:如何看待 AI 公司的高估值情况?

icon09.06

近日,Lux Capital 的联合创始人兼管理合伙人 Josh Wolfe 在节目「The Logan Bartlett Show」上分享了其对目前 AI 风险资本市场的看法。

Cross-Embodiment/数据集/VLA,具身智能今年的研究重点在哪?

icon08.30

学术狂魔 Sergey Levine 所处的 UC 伯克利作为具身智能重镇之一,参考其团队的研究方向或能窥见具身智能在 2024 上半年的研究重点。

a16z 最新 AI 应用 TOP100 榜单公布:消费者最爱用谁家应用?

icon08.30

市面上的 AI 应用可谓是「眼花缭乱」,实际上用户更多地在使用哪些 AI 应用?哪类应用更受欢迎?

红衫资本合伙人深度访谈:AI 时代的三大关键因素是服务器、钢铁和电力

icon08.30

近日,红杉资本的合伙人 David Cahn 一档播客中分享了其对于 AI 技术发展、AI 领域投资、供应链等方面的观点。David Cahn 认为,服务器、钢铁和电力是推动人工智能领域进步的关键因素。

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TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展

近年来,由于在图表示学习(graph representation learning)和非网格数据(non-grid data)上的性能优势,基于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例如,关系提取、序列学习)。