頭條
7 位新聞受眾總監(jiān)對 Google 的 AI 概覽的看法
Google 的 AI 概覽由 Gemini 語言模型提供支持，在美國推出后因不準確和危險建議而受到嚴厲批評。盡管遭到強烈反對，但 Google 仍將該功能擴展到另外六個國家，這引起了出版商對流量減少和內(nèi)容失實的擔憂。人工智能戰(zhàn)略家和 SEO 專家強調(diào)需要透明度和更好的引用實踐來保持信任和流量。
什么是 Apple Intelligence，它什么時候推出，誰會得到它？
https://techcrunch.com/2024/09/09/what-is-apple-intelligence-when-is-coming-and-who-will-get-it/
AApple 在 WWDC 2024 上推出了 Apple Intelligence，重點是將 AI 功能集成到 Mail、Messages 和 Siri 等現(xiàn)有應用中。該平臺使用大型語言模型執(zhí)行文本摘要和圖像生成等任務，旨在實現(xiàn)無縫的用戶體驗。測試版將于今年 10 月在美國推出，并計劃于 2025 年提供更廣泛的國際支持。
新開源 AI 領導者 Reflection 70B 的性能受到質(zhì)疑
HyperWrite 的 Reflection 70B 是 Meta 的 Llama 3.1 LLM 的一個變體，由于第三方評估人員無法復現(xiàn)其聲稱的性能，因此面臨審查。問題歸因于模型權(quán)重在上傳到 Hugging Face 期間被破壞，從而導致差異。AI 社區(qū)正在等待進一步的回應和更新，以澄清該模型的實際能力。
研究
通過可擴展逆強化學習模仿語言
https://arxiv.org/abs/2409.01369
許多現(xiàn)代語言建模都是模仿學習的一個具體案例。幸運的是，該領域有廣泛的深入研究。本文探討了如何使用逆強化學習來模仿整個序列而不僅僅是標記。結(jié)果很有希望，并指出了語言模型訓練管道中繼續(xù)強化學習的方向。
使用代理標記擴散變換器進行視覺生成
https://arxiv.org/abs/2409.04005v1
代理標記擴散變換器通過使用更少的代表性標記來減少擴散變換器中的冗余計算。
室內(nèi)環(huán)境的 3D 物體檢測
https://arxiv.org/abs/2409.04234v1
UniDet3D 是一個強大的 3D 物體檢測模型，在多個室內(nèi)數(shù)據(jù)集上進行訓練。
工程
從多幅圖像快速重建 3D
https://github.com/phuang1024/Starst3r
一款出色的工具，使用 Mast3r 和一些巧妙的優(yōu)化從幾幅 2D 圖像重建 3D 場景。
實驗性 GPU 元編程
https://github.com/kuterd/opal_ptx/blob/master/notebooks/simple_tma.ipynb
可在 GPU 上運行的圖像處理和裁剪。
3D 場景理解
https://yunzeman.github.io/lexicon3d/
研究人員進行了一項研究，比較了七種不同的 3D 場景理解視覺編碼模型，發(fā)現(xiàn)最佳模型取決于任務。DINOv2 總體表現(xiàn)最佳。視頻模型在對象級任務中表現(xiàn)出色，擴散模型最適合幾何任務。語言預訓練模型具有令人驚訝的局限性。
雜七雜八
使用單個樣本生成手寫文本
https://github.com/dailenson/one-dm
One-DM 模型僅使用單個樣本即可生成模仿任何風格的手寫文本。
擴散是譜自回歸
https://sander.ai/2024/09/02/spectral-autoregression.html
擴散模型和自回歸模型本質(zhì)上相似，都使用迭代細化過程。本文作者使用傅里葉變換技術(shù)展示了擴散模型如何在頻域中像近似自回歸一樣運行，尤其是對于視覺數(shù)據(jù)。這一見解強調(diào)了統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)類型的生成建模方法的潛在方向。
為什么我們害怕人工智能等多元化智能
https://www.noemamag.com/why-we-fear-diverse-intelligence-like-ai
人工智能和多元化智能的興起挑戰(zhàn)了“真實存在”與機器之間過時的區(qū)別。人們不應該只關注人工智能，而應該理解和道德地參與多元化的認知系統(tǒng)，包括生物工程、機器人和混合實體。擴大我們對智力和同情心的定義將有助于駕馭新興技術(shù)的道德格局。
人工智能可能會面試你的下一份工作——關于在招聘中負責任地使用人工智能
人工智能很可能不僅會寫職位描述，而且在不久的將來還會面試候選人。埃默里大學法學教授 Ifeoma Ajunwa 討論了公司在招聘中使用人工智能的潛在風險和可能性。閱讀 Specialist Staffing Group 的文章
新的 Shortwave AI 助手
https://www.shortwave.com/blog/new-shortwave-ai-email-assistant/
Shortwave 對其 AI 助手進行了重大升級，使其能夠執(zhí)行復雜的多步驟任務，例如高級搜索、日歷查找和電子郵件分析。
OpenAI 可能會使用 Apple 的 TSMC 芯片
https://www.computerworld.com/article/3502761/openai-might-use-apples-tsmc-for-chips.html
OpenAI 可以通過采用更高效的芯片來顯著降低運營成本，尤其是在其用戶群不斷增長的情況下。
蘋果在新的以人工智能為重點的 Mac 促銷活動中直接瞄準微軟的 Copilot+ PC
https://9to5mac.com/2024/09/06/microsoft-copilot-pcs-apple-mac/
蘋果大力宣傳 Mac 是“最好的人工智能 PC”，并直接瞄準微軟的 Copilot+ PC。
