35年来，认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。具体来说，人们一直认为，AI无法像人类一样具有「系统泛化（systematicgeneralization）」能力，不能对没有经过训练的知识做到「举一反三」，几十年来这一直被认为是AI的最大局限之一。最近，NYU和西班牙庞培法布拉大学的研究者首次证明——它可以！他们在这个方向取得了里程碑式的突破，论文已经刊发在了Nature上。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06668-3#auth-Brenden_M_-Lake-Aff1研究
「任何认为自动回归式LLM已经接近人类水平的AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM的推理和规划能力非常有限，要解决这个问题，并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」一直以来，图灵奖得主YannLeCun就是LLM的「质疑者」，而自回归模型是GPT系列LLM模型所依赖的学习范式。他不止一次公开表达过对自回归和LLM的批评，并产出了不少金句，比如：「从现在起5年内，没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型。」「自回归生成模型弱爆了！（Auto-RegressiveGenerativeModelssuck!）」「LLM对世界的理解非常肤浅。」让LeCun
随着生成式人工智能技术的快速发展，确保大模型与人类价值（意图）对齐（Alignment）已经成为行业的重要挑战。虽然模型的对齐至关重要，但目前的评估方法往往存在局限性，这也让开发者往往困惑：大模型对齐程度如何？这不仅制约了对齐技术的进一步发展，也引发了公众对技术可靠性的担忧。为此，上海交通大学生成式人工智能实验室迅速响应，推出了一款全新的价值对齐评估工具：Auto-J，旨在为行业和公众提供更加透明、准确的模型价值对齐评估。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.05470项目地址：https://gair-nlp.github.io/auto-j/代码地址：https:
什么时候买房最合适，一个是10年前，一个是现在，现在怎么买？建议在自己能力范围内买最好的房子。为什么这么说呢？无论你买房是自己住还是想保值增值，你都不会永远在一个地方住，迟早要面临换房的问题。因为一个房子不可能满足你人生所有的需求。如果这个房子满足了你刚开始参加工作的结婚和上班要求，随着孩子长大你又需要一个学区房，就算你的房子刚好交通好，学校也不错，那么你是比较幸运的，但是你又能保证你不会换工作吗？就算你一直住到孩子长大，你退休了还想找一个环境好，看医生方便，社区养老服务比较周到的房子，你到时候还得换。所以说，一个房子短的只能住三五年，就算长住个10～15年也很不错了。等你想换房子的时候，你就
OpenAI宣布在ChatGPT中引入一项新功能，可以根据用户对话创建独特的图像。该功能可供ChatGPT的Plus和Enterprise用户使用，便于基于用户描述进行视觉渲染，并支持直接在聊天中进行迭代细化。底层技术由OpenAI的高级图像模型DALL·E3驱动。DALL·E3是OpenAI内外多项研究进展的结晶。值得注意的是，它的视觉效果不仅更吸引人，而且更清晰，优于前代。它在渲染文本、手和面部特征等复杂组件方面表现出娴熟的技巧。增强了对详细提示做出反应和支持各种纵横比的能力，这源于先进的训练方案。通过使用尖端的图像字幕，可以为训练图像生成更好的文本描述。DALL·E3通过在这些增强型字幕
谷歌近日宣布了GooglePlayProtect新的实时扫描功能，使恶意应用程序更难利用多态性逃避检测。这为所有Android用户提高安全性走出了重要的一步，期待能借此有效减少平台上的恶意软件感染次数。实时代码扫描谷歌的PlayProtect平台是Android内置的保护系统，专门用于在设备上扫描无用的软件和恶意软件，其每日会进行1250亿次扫描并得出一定数据。关于PlayProtect的警告，图源：Google问题在于，在GooglePlay以外推广的恶意应用程序的作者采用了人工智能和多态恶意软件，它们经常改变恶意程序中的可识别信息，以绕过自动安全平台，使这些扫描失效。一旦这些应用程序被安装
GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关系，有人会出手！那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）而且只是一句简单指令：[grounding]describethisimageindetail就实现的结果。不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。圈出一个物体，提示词前面加个[identify]可让模型直接识别出来物体的名字。当然也可以什么都不加，直接问~MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学
LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读ChatGPTVision，亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V，代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM(LargeMultimodalModel)的代表，它不仅继承了LLM(LargeLanguageModel)的文本处理能力，还加入了图像处理的功能，实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比，GPT-V更加强大和灵活，能够更深入地理解和生成与图像相关的内容。这种进化打开了无数新的应用可能性，从图像描述、创意设计到复杂的图文结合任务，GPT-4V都展现出了卓越
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分片（sharding）在分布式数据库中，数据分片是指将一个大的表按照业务规则或某种规则拆分成多个小的子表或者分区，然后分别存储到不同的物理服务器上，提高查询效率、扩展性等，而每个小的子表又可以称之为“分片”，这个过程就是数据分片。一般情况下，不同的子表被分配给不同的机器进行存储和处理，这样就能够有效地利用硬件资源提升查询性能。分布式协调服务（DistributedCoordinationService）分布式协调服务（DCS）是指多个独立的节点组成一个集群，通过集群中的各种组件共同完成工作，实现对分布式系统的管理、协调和配置等功能。目前最主流的DCS有
目录1、SpringCloudHystrix的背景和意义2、SpringCloudHystrix的架构设计3、SpringCloudHystrix的主要组件4、SpringCloudHystrix熔断器的底层原理和整体架构5、SpringCloudHystrix命令6、SpringCloudHystrix熔断器7、SpringCloudHystrix参数说明8、SpringCloudHystrix降级策略9、SpringCloudHystrix监控和告警10、SpringCloudHystrix具体实践专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog
