MIT斯坦福Transformer最新研讨：过度练习让中度模型「出现」结构泛化才能

  尽管Transformer架构存在一些显着的约束（例如没办法完成无限递归），但研讨人员的依据成果得出它或许具有比曾经以为的更强的概括偏好：经过充沛的练习，Transformer能够表明分层的语句结构并运用这种结构能够进行正确的泛化。

  RAG+GPT-4 Turbo让模型功用飙升！更长上下文不是结局，「难如登天」试验本钱仅4%

  在产品中运用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的呼应/回复愈加「超前高速化」(hyper-specific)。也便是LLM需求依照不同的运用情况，针对数据集、用户、运用事例，乃至包含针对特定调用，生成彻底不同的呼应。

  今年以来，以 GPT-4 (V)[1]、LLaVA [2]、PALM-E [3] 等为代表的多模态大言语模型（Multi-modal Large Language Model）在自然言语处理、视觉了解、机器人等使命上取得了明显的成功，但这类模型都是根据二维图片文本数据练习得到，在了解三维国际和与三维国际交互方面才能短缺。

  谷歌Gemini被曝视频造假！多模态视频竟是编排配音，打败GPT-4靠「做弊」？

  最新Wired的采访中，Hassabis直言道，谷歌今日宣告的人工智能模型Gemini为AI拓荒了一条未被实践的路途，或许会带来严重的新打破。「作为一名神经科学家和计算机科学家，多年来我一向想测验发明一种新一代的人工智能模型。而这些模型的创意来自咱们一切感官互动和了解国际的方法」。

  Gemini vs ChatGPT：谷歌最新的AI和ChatGPT比较，谁更强?

  谷歌最优异、最聪明的AI能否打败其最闻名的竞争对手——AI谈天机器人ChatGPT?以下是关于机器人之战中的最新参赛者的信息。在本文中，你将了解Gemini和ChatGPT在可用性、定价和功用等方面的差异。