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在不久之前的2024TED演讲中，李飞飞详细解读了空间智能（SpatialIntelligence）概念。她对计算机视觉领域在数年间的快速发展感到欣喜并抱有极大热忱，并为此正在创建初创公司在此演讲中，曾提到斯坦福团队的一个研究成果BEHAVIOR，这是他们“创建”的一个用来训练计算机和机器人如何在三维世界中行动的行为和动作数据集。BEHAVIOR是一个庞大的数据集，包含了各种不同场景下的人类行为和动作。这个数据集的目的是为了让计算机和机器人更好地理解和模仿人类的行为。通过分析BEHAVIOR中的大量数据，
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近期，火山引擎官网更新了豆包大模型的定价详情。全面展示豆包通用模型不同版本、不同规格的价格信息。在模型推理定价大幅低于行业价格的基础上，豆包通用模型的TPM（每分针Tokens）和RPM（每分钟请求数）均达到国内最高标准。以豆包主力模型pro-32k为例，价格比行业低99%，TPM限额则高达同规格模型的2.7倍至8倍。图：豆包系列模型“后付费”定价信息“官方信息显示：在按照Tokens实际使用量计算费用的“后付费”模式下，豆包通用模型Pro、豆包通用模型Lite的32k及以下窗口版本，模型限流为10KRP
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大模型排行榜哪家强？还看LLM竞技场~截至此刻，已有共计90名LLM加入战斗，用户总投票数超过了77万。图片然而，在网友们吃瓜调侃新模型冲榜、老模型丧失尊严的同时，人家竞技场背后的组织LMSYS，已经悄悄完成了成果转化：从实战中诞生的最有说服力的基准测试——Arena-Hard。图片而Arena-Hard所展现出的四项优势，也正是当前的LLM基准测试最需要的：-可分离性（87.4%）明显优于MT-bench（22.6%）；-与ChatbotArena的排名最相近，达到89.1%；-运行速度快，价格便宜（2
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Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-GPT-4o模型。在2024年5月13日，OpenAI创新性地推出了其最先进、最前沿的模型GPT-4o，这是标志着人工智能聊天机器人和大型语言模型领域实现重大突破的举措。预示着人工智能能力的新时代，GPT-4o拥有显着的性能增强，在速度和多功能性方面都超越了其前身GPT-4。这一突破性的进步解决了经常困扰其前身的延迟问题，确保了无缝且响应迅速的用户体验。什么是GPT-4o?2024年5月13日，OpenAI发布了其最新
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上周，一个名为“im-also-a-good-gpt2-chatbot”的神秘模型突然现身大模型竞技场ChatbotArena，排名直接超过GPT-4Turbo、Gemini1.5Pro、Claude3.0pus、Llama-3-70b等各家国际大厂的当家基座模型。随后OpenAI揭开“im-also-a-good-gpt2-chatbot”神秘面纱——正是GPT-4o的测试版本，OpenAICEOSamAltman也在Gpt-4o发布后亲自转帖引用LMSYSarena盲测擂台的测试结果。由开放研究组织L
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车路协同的同步驾驶数据车路协同辅助的自动驾驶V2X-AD（Vehicle-to-everything-aidedautonomousdriving）在提供更安全的驾驶策略方面具有巨大潜力。研究者们在V2X-AD的通信和通信层面进行了大量的研究，但是这些基础设施和通信资源在提高驾驶性能方面的效果仍未得到充分探索。这突显了研究协同自动驾驶的必要性，即如何设计面向驾驶规划的高效信息共享策略，从而提高每辆汽车驾驶性能。这需要两个关键的基础条件：一个是能够为V2X-AD提供数据环境的平台，以及一个具有驾驶相关完整功
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在前端开发的世界里，VSCode以其强大的功能和丰富的插件生态，成为了无数开发者的首选工具。而近年来，随着人工智能技术的飞速发展，VSCode上的AI代码助手也如雨后春笋般涌现，极大地提升了开发者的编码效率。VSCode上的AI代码助手，如雨后春笋般涌现，极大地提升了开发者的编码效率。它利用人工智能技术，能够智能地分析代码，提供精准的代码补全、自动纠错、语法检查等功能，极大地减少了开发者在编码过程中的错误和繁琐的手工工作。有今天，就为大家推荐12款VSCode前端开发AI代码助手，助你在编程之路上如虎添翼
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5月22日，腾讯云公布全新大模型升级方案。主力模型之一混元-lite模型，API输入输出总长度计划从目前的4k升级到256k，价格从0.008元/千tokens调整为全面免费。混元-standardAPI输入价格从0.01元/千tokens降至0.0045元/千tokens，下降55%，API输出价格从0.01元/千tokens降至0.005元/千tokens，下降50%。新上线的混元-standard-256k，具备处理超过38万字符的超长文本能力，API输入价格下调至0.015元/千tokens，下降
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2022年5月22日消息，当地时间周二，微软在Build开发者大会上发布了Copilot新智能体，它就像虚拟员工一样，能自动执行任务。微软认为，这种人工智能将消除枯燥乏味的工作内容，而不是完全取代员工工作。微软的Copilot是基于开源代码模型GPT-3开发的，它使用了大量的代码库和算法，以帮助开发人员更高效地编写代码。Copilot能够分析上下文并生成与之匹配的代码片段，从而大大加快了开发的速度和质量。然而，Copilot的功能仍然有限，并不能完全替代人工智能。它通常除此外，微软还针对Copilot+P
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根据Gartner日前预测，受到生产式人工智能（GenAI）和应用现代化的推动，全球用户今年在公有云服务上的支出将增长67.54亿美元。这一数字与去年的56.1亿美元相比，增长幅度为20.4%。到2025年，预计全球公有云支出将达到8250亿美元（见图1），这一持续增长趋势并没有显示出减弱的迹象。这一数字标志着公有云服务领域即将迎来一个新的里程碑。公有云服务在企业中越来越受欢迎，原因有很多。首先，它提供了弹性和灵活性，使企业能够根据实际需求来扩展或缩小其计算和存储资源。其次，公有云服务可以提供更高的可靠性
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本讨论文作者王语霖是清华大学自动化系2019级直博生，师从吴澄院士和黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习、计算机视觉等。他曾以第一作者在TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV等期刊、会议上发表讨论文，曾获百度奖学金、微软学者、CCF-CV学术新锐奖、字节跳动奖学金等荣誉。个人主页：wyl.cool。本文主要介绍刚刚被IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence（TPAMI）录用的一篇文章：EfficientTr
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计数，听起来简单，却在实际执行很有难度。想象一下，你被送到一片原始热带雨林，进行野生动物普查。每当看到一只动物，拍一张照片。数码相机只是记录追踪动物总数，但你对独特动物的数量感兴趣，却没有统计。那么，若想获取这一独特动物数量，最好的方法是什么？这时，你一定会说，从现在开始计数，最后再从照片中将每一种新物种与名单进行比较。然而，这种常见的计数方法，有时并不适用于高达数十亿条目的信息量。来自印度统计研究所、UNL、新加坡国立大学的计算机科学家提出了一种新算法——CVM。它可以近似计算长列表中，不同条目的的数量
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5月22日，腾讯云正式对外宣布旗下AI代码助手全面对外开放，目前开发者、开发团队、企业客户可以通过腾讯云官网在线体验。腾讯云AI代码助手是一款定位代码智能补全和生成的数字化工具，它基于腾讯混元代码模型，可以为开发者、开发团队及企业客户提供安全合规、高粘度体验的编码场景AIGC服务，具备代理代码补全、技术对话、代码诊断、单元测试等功能，支持Python、Java、C/C++、Go等十种编程语言或框架，并集成主流集成开发环境。在代码补全方面，AI代码助手可基于多文件理解、根据上下文提供良好的自动补全，有效提升
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期待已久的检测经典又来了一波强袭——YOLOv5。其中，YOLOv5没有完整的文件，现在最重要的应该是把YOLOv4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分析YOLOv4，下一期我们将实践得将YOLOv5部署到苹果手机或者在终端通过摄像头实时检测！一、技术回顾有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进
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在数字化时代，尽管信息获取变得轻而易举，但读者在享受阅读的过程中仍面临诸多挑战。从挑选书籍的迷茫，到阅读过程中的注意力分散，再到阅读后的知识吸收与整理，构成了读者体验中的一道道难关。作为深耕数字阅读领域的领军企业，掌阅科技深刻洞察用户在阅读方面的不同需求，探索运用生成式AI技术重塑阅读体验。借助亚马逊云科技的相关技术，丰富文生图、文生视频等多元化阅读场景，为用户打造数字化与沉浸式创新阅读体验。触达阅读本质核心，重塑阅读体验孙凯指出，从过去阅读市场发展趋势来看，我们看到随着技术和设备的不断升级迭代，阅读场景
