麻省理工学院和IBM的研究人员发表了一篇名为《超越AI接触：哪些任务具有计算机视觉自动化的成本效益？》的工作论文，探讨了自动化基于视觉的任务的经济可行性。该论文发现，仅有23％的任务适合自动化。与更具破坏性...

Kahneman-Tversky Optimization（KTO）是一种新的方法，用于训练AI模型以更好地与人类思维对齐。通过利用Kahneman＆Tversky的前景理论概念，KTO侧重于最大化效用而不仅仅是偏好可能性。这种新的方法可以帮助AI模型更...

近日，研究人员提出了一种名为共享网络预训练（SNP）的方法，用于提高视频和文本的联合学习效果。相较于以往的模型，这种方法更加高效和多功能，并且包含了一种独特的策略，称为显著语义强化（S3），以更好地理解句...

大约8年前，蒂姆·库克第一次体验苹果 Vision Pro，需要在另一个房间里使用超级计算机。多年来，苹果工程师将该设备缩小到一副重量略高于一盒意大利面的护目镜。本文介绍了使用Vision Pro的感受。该设备的高分辨率显...

Stanchion是一款SQLite 3扩展程序，可以在SQLite中实现列式存储。它将列式存储和数据仓库的所有优势带到了SQLite已经部署的任何地方。相对于行式存储，列式存储在存储和处理指标、日志和事件数据、时间序列数据存储...

近日，GitHub上一个名为Plock的Repo备受关注。该Repo提供了一种新的方法，可以让用户在任何可以输入文本的地方直接使用LLM。LLM是一种专业术语，代表着一种很强的自然语言处理技术。用户只需在输入框中输入相应的命...

基准测试是非常有用的工具，但由于其狭窄的范围、过度拟合、污染、可重复性问题和缺乏范围，它们并不是真实世界实用性的最佳指标。

TaskingAI是一款开源的AI应用程序开发平台，旨在帮助开发者更快地创建AI原生应用程序。它提供了一系列的API和工具，使开发者可以快速构建基于AI的应用程序，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。TaskingAI还支...

元学习是训练系统学习和快速适应新任务的过程。谷歌的这项工作使用从通用图灵机生成的合成数据来改进元学习，并在实验和理论上分析结果。该论文称，通用预测器（UP）是一种通用的元学习方法，可以学习任何任务。UP是...

嵌入是许多AI用例的基础。由于速率限制，它们可能很昂贵且缓慢。本文介绍了如何使用Modal来有效且正确地扩展嵌入过程。