斯坦福华人博士休学搞创业，直接火爆AI圈！新产品瞄准AI视频生成，刚出道就成行业顶流，引来一众大佬围观评价。OpenAI大牛AndrejKarpathy转发，并激情附上长文一段：每个人都能成为多模态梦境的导演，就像《盗梦空间》里的筑梦师一样。就连StabilityAI创始人也来点赞：这个新产品名为Pika 1.0，背后公司Pika于今年4月成立。要知道，这一行的产品已有不少，如成立5年的Runway等公司。在AI视频生成“乱花迷人眼”的当下，这个新产品究竟是如何做到迅速破圈，吸引大量关注度的？从放出的Demo效果来看，Pika1.0不仅能根据文字图片，流畅地生成一段视频，动静转换就在一瞬间：而
GPT-4V诞生后，惊艳的多模态能力让网友惊呼连连，连OpenAI总裁GregBrockman都不断在X上安利。不过，最近大家发现，只要打乱布局，GPT-4V就会被曾经解决的著名计算机视觉难题——「吉娃娃还是松饼」，再次难倒……UCSC教授XinEricWang表示，如果将经典的4x4网格构图重新布局，GPT-4V就会给出错误的描述——「共有8张特写图片，分两排排列，每排4张图」。图片如果问它第一行第三个图是什么，它会说是松饼……吉娃娃：你礼貌吗？此外，UCSB教授WilliamWang也发现，当一堆图片糊到脸上时，GPT-4V就懵了，无法分清到底哪张图是「贵宾犬」，哪张图是「炸鸡腿」。图片学
10月20日消息，斯坦福大学日前发布了AI基础模型“透明度指标”，其中显示指标最高的是Meta的Lama2，但相关“透明度”也只有54%，因此研究人员认为，市面上几乎所有AI模型，都“缺乏透明度”。据悉，这一研究是由HAI基础模型研究中心（CRFM）的负责人RishiBommasani所主导，调查了海外最流行的10款基础模型：Meta的Llama2、BigScience的BloomZ、OpenAI的GPT-4、StabilityAI的StableDiffusion、AnthropicPBC的Claude、谷歌的PaLM2、Cohere 的Command、AI21Labs的Jurassic-2、
10月20日消息，据斯坦福大学官方新闻稿，研究人员日前创建了一个名为 OpenCap 的开源“运动捕捉”应用。该应用搭建在两台“经过校准”的iPhone 之上，主要用于搜集人体运动数据，之后通过 AI 进行快速分析并得出相关数据，据称成本仅为“专科诊所中15 万美元设备”的1%，即1500美元（IT之家备注：当前约10995元人民币）。此外，OpenCap 搜集数据的过程更快，号称只要 10 分钟就可以得出结果，相对于传统设备“反而更快”。▲图源斯坦福大学项目作者ScottDelp表示，OpenCap有望令人体运动分析学“普及化”，从而让更多人了解、掌握相关技术。据悉，OpenCap的作用，是
斯坦福JSKarel编程机器人使用介绍为了避免被编程语言固有的复杂性所困扰，有一个被称为卡雷尔（Karel）机器人的微型世界（microworld）的简化环境，可以让编程初学者从中学习理解编程的基本概念，而不必掌握大量无关的细节，让编程初学者更容易理解编程的要点和思维方式。斯坦福Karel是一门面向初学者的教学编程语言。先看一个在Karel世界里的走迷宫效果：一、Karel简介Karel是一个非常简单的编程机器人，最早由是斯坦福大学的研究生理查德·帕蒂（RichardPattis）研制推出，帕蒂以捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（KarelČapek）的名字命名他的机器人为Karel。可以通过一组指令
TheHackerNews网站消息，网络安全公司卡巴斯基在其2023年第三季度APT趋势报告中透露，一个名为DoNotTeam的黑客组织与使用名为Firebird的新型基于.NET的后门，针对巴基斯坦和阿富汗发起了网络攻击。据悉，DoNotTeam也被称为APT-C-35、OrigamiElephant和SECTOR02，疑似源自印度，其攻击方式主要是通过鱼叉式网络钓鱼电子邮件和流氓Android应用程序，传播恶意软件。经过对DoNotTeam黑客组织在4月份部署的AgentK11和RTY框架双重攻击序列的研究分析，卡巴斯基表示攻击链被配置成了提供一个名为CSVtyrei的下载程序，该下载程序
文章目录📌提炼❓什么是AlpacaEval🔎AlpacaEval排行榜包含的测试模型和数据💯在不同的测试集上各个大模型的能力评分🚀AlpacaEvalLeaderboard大模型的能力综合评分💼普遍国内白领如何快速应用大模型👑TomChat（https://www.tomchat.fun）🤖支持gpt4/gpt-3.5/claude/code-llm🎨支持AI绘画🆓每天十次免费使用机会🪄无需魔法🤖️在这个AI爆发的元年🎨🤖️AI不能取代我们不会用AI的人才会被取代🎨📌提炼GPT-4登顶商用模型微软WizardLM登顶开源模型❓什么是AlpacaEvalAlpacaEva是来自斯坦福的团队发布的
我就说嘛，提示工程正在消失，这篇新研究即可解释原因。AI圈百万粉丝大V的一条推特，可把大家给惊到了。要知道，提示工程可是ChatGPT趋势中的大热词。由它衍生出的新岗位提示工程师年薪可高达几十万美元，“未来人人都要学会提示工程”的观点更是引发热议……结果现在，提示工程就开始消失了？？？而且有理有据。博主伊森·莫利克提到的这篇论文，由MIT、斯坦福和Anthropic（Claude2打造者）共同提出。论文提出了一种新型的机器学习框架，能让大模型学会主动向人类提问，自己搞明白用户的偏好。他们使用GPT-4进行实验，结果发现和提示工程、监督学习等方法比，在这个框架的辅助下GPT-4在多个任务上更懂人
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新成果一出，就有网友表示：等推理加速等了好久，终于来了。据介绍，这个新方法也是在FlashAttention的基础之上衍生而出，主要思想也不复杂：用并行操作尽快加载Key和Value缓存，然后分别重新缩放再合并结果，最终获得推理速度上的大
