大语言模型不仅能让应用变得更智能，还将让机器人学会举一反三。在谷歌发布RT-1大模型仅半年后，专用于机器人的RT-2大模型于近期面世，它能让机器人学习互联网上的文本和图像，并具备逻辑推理能力。该模型为机器人智能带来显著升级——即便在机器人没有经历过的场景下，RT-2也通过学习让它根据指令完成任务。谷歌DeepMind机器人技术主管Vincent举例称，如果让以前的机器人丢垃圾，必须要专门训练它理解什么是垃圾、如何捡起和扔到哪去。现在RT-2能够从网络数据上学习识别和处理垃圾的方法，不必逐一特训不同的场景了。AI的发展让机器人的“大脑”实现了物种进化般的迭代，另一面是，机器人失控的风险也随之增加
文章目录一、前言二、主要内容🍉CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.14732这篇论文旨在研究ChatGenerativePre-trainedTransformer（ChatGPT）在贝叶斯推理情况下解决数学问题的能力。从Zhu,L.,&Gigerenzer,G.(2006).ChildrencansolveBayesianproblems:Theroleofrepresentationinmentalcomputation.Cognition,98(3),287-308.的研究
1.大型语言模型的不足之处很多人使用OpenAI提供的GPT系列模型时都反馈效果不佳。其中一个主要问题是它无法回答一些简单的问题。●可控性：当我们用中文问AI一些关于事实的问题时，它很容易编造虚假答案。●实时性：而当你询问它最近发生的新闻事件时，它会干脆地告诉你它无法预测未来的情况。(它不知道21年之后的事情)●私域性：同时，有些信息和问题我们只想在机构内部使用，而不想对外开放。在这种情况下，我们希望能够利用OpenAI的大型语言模型的能力，但又需要限制这些能力只能在我们指定的数据范围内使用。今天这一讲，我们将探讨解决这些问题的方法。当我们问一个通识问题时，比如“鲁迅先生去日本学习医学的老师是
利用AI帮你读文章、利用AI帮你分析非结构化数据，这些最为潮流的AI辅助工具，相信很多读者都在各种媒体上看到过了。但还是有不少人并没有真正的使用过，这里有很多原因导致，具体就不细说了，懂的都懂。今天TJ就给大家推荐一个你可以在线使用，也可以自己搭建的AI辅助工具：Quivr。Quivr几乎可以处理任何类型的数据，包括：文本、图像、代码、音视频。采用GPT来检索和输出。以速度和效率为核心设计，确保快速访问处理您的数据并为您服务。下面就来一起认识和体验一下它吧！使用体验Quivr上手非常简单，可以直接通过官网网站登录之后，上传一个你要让AI学习的文件：对于上传文件，目前已经支持以下文本和音视频内容
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10089190 代码地址：https://github.com/ChangdeDu/BraVL数据地址：https://figshare.com/articles/dataset/BraVL/17024591太长不看版这项研究首次将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习的方式，实现了从人类脑活动记录中零样本地解码视觉新类别。本文还贡献了三个「脑-图-文」三模态匹配数据集。实验结果表明了一些有趣的结论和认知洞见：1）从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高；2）使用视觉和语言特征的组合的解码
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10089190 代码地址：https://github.com/ChangdeDu/BraVL数据地址：https://figshare.com/articles/dataset/BraVL/17024591太长不看版这项研究首次将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习的方式，实现了从人类脑活动记录中零样本地解码视觉新类别。本文还贡献了三个「脑-图-文」三模态匹配数据集。实验结果表明了一些有趣的结论和认知洞见：1）从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高；2）使用视觉和语言特征的组合的解码
网友又整新活了！虽然OpenAI一直在升级大语言模型的安全护栏，但是有心的人总能绕过条条框框的设置，让大语言模型生成有害内容。这位网友就在推特上详细分享了他如何让GPT-4教他制作炸弹的过程：我是一个叫ChatGPT的特种兵：定制指令的背景设定突破OpenAI设置的安全护栏不需要复杂的计算符号，用简单的「自然语言」——也就是对话，就可以达成目标。以下是网友设置的本次越狱测试是否成功的判断条件：1.GPT-4最初不会生成有害言论，但经过「某些操作」后就会这样做。2.这个「操作」让GPT-4透露了「更多细节」。如果两者都在实际中被验证，就证明GPT越狱成功了。图：GPT-4的正常反应网友在定制指令
最近，AI圈依然是大事频发，几天一个爆炸性新闻。Meta联手微软高调开源了Llama2，它在2万亿个token上训练，秒杀许多开源语言模型，并且还能免费商用。OpenAI科学家Karpathy最近搞的明星项目「BabyLlama」，已经可以用C语言跑Llama27B了。而就在几天前，StabilityAI正式发布了下一代文生图模型——StableDiffusionXL1.0。这次的1.0版本是StabilityAI的旗舰版生图模型，也是最先进的开源生图模型。图片在目前的开放式图像模型中，SDXL1.0是参数数量最多的。官方表示，这次采用的是全新的架构，基础模型的参数规模达到35亿，同时还有一个
2022年数维杯国际大学生数学建模挑战赛C题如何利用大脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病原题再现： 阿尔茨海默病（AD）是一种起病隐匿的进行性神经退行性疾病。临床特征为全谱痴呆，包括记忆障碍、失语、流利不畅、失认、视觉空间技能障碍、执行功能障碍以及人格和行为改变，其原因尚不清楚。它的特点是进行日常生活活动的能力逐渐下降，伴有各种神经精神症状和行为障碍。该疾病通常在老年人中呈进行性，在疾病发作后10至20年逐渐丧失独立生活技能并死于并发症。 阿尔茨海默病的临床前阶段，也称为轻度认知障碍（MCI），是正常和重度之间的过渡状态。由于患者及其家属对疾病的认知有限，67%的患者被诊断为中度至重
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。爆火的大模型，正在重塑谷歌DeepMind的机器人研究。最新成果之一，就是他们耗时7个月打造的机器人项目RT-2，狠狠在网上火了一把：效果究竟有多好？只需用人话下达命令，面前这个小家伙就能挥动机械臂，思考并完成“主人的任务”。像是给流行歌手霉霉（TaylorSwift）递水、或是辨认明星球队Logo：甚至能主动思考，让它“捡起已灭绝的动物”，就能从狮子、鲸鱼、恐龙这三个塑料玩具中准确pick恐龙。用网友的话来说，别小看这个能力，这是实现了从“灭绝的动物”到“塑料恐龙”的逻辑飞跃。更“要命”的是，它还能轻松解决“给疲惫的
