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一、大模型生成前端代码1.GPT4自动生成前端网页GPT-4展示了一项功能，画一张草图，并把它拍照发给GPT-4。GPT-4可以从图片中提取文字信息并输出HTML，自动生成网站的原型图。输入草图：输出页面代码：2.微调的必要性一些开源项目基于GPT4做出比较惊艳的效果，例如：https://github.com/abi/screenshot-to-code这个项目可以使用屏幕截图转换为代码（例如HTML/TailwindCSS，或者React、Bootstrap或Vue）。它使用GPT-4Vision（或
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生产型人工智能具有潜力改变行业并产生难以估量的投资回报率，但前提是首席信息官和其他IT领导者了解一些基本要素。首先，了解人工智能的基本概念和技术是至关重要的。人工智能是指计算机系统能够模仿和执行人类智能活动的能力。这包括机器学习、生成式人工智能吸引了所有人的注意力，这有着充分理由。但是，从潜力到盈利并非没有风险，例如，假设部署主流企业IT基础设施的既定流程将在复杂的人工智能超级群的新时代发挥作用。确保人工智能实现其承诺的关键信息官们需要更好地了解大规模设计、部署和管理这一基础设施组件所需的条件，其中包括：
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士，其导师为RoseYu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性，及其对优化、泛化和损失函数地貌的影响。她曾获DeepMind奖学
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士，其导师为RoseYu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性，及其对优化、泛化和损失函数地貌的影响。她曾获DeepMind奖学
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ICLR2024评选出的时间检验奖，在各自领域可谓是开山之作。由深度学习巨头、图灵奖获得者YoshuaBengio和YannLeCun在2013年牵头举办的ICLR会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。为了评选出获奖论文，项目主席审查了2013年和2014年ICLR论文，并寻找具有长期影响力的论文。今年，由DiederikP.Kingma、MaxWelling合作撰写的论文获得了该奖项，获奖论文为《Auto-EncodingVariationalBayes》；论文《Intriguingpro
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在发布一周年之际，阿里云通义千问大模型在闭源和开源领域都交上了一份满意的答卷。国内的开发者们或许没有想到，有朝一日，他们开发的AI大模型会像出海的网文、短剧一样，让世界各地的网友坐等更新。甚至，来自韩国的网友已经开始反思：为什么我们就没有这样的模型？这个「别人家的孩子」就是阿里云的通义千问（英文名为Qwen）。在过去的一年里，我们经常能够在X等社交平台上看到它的身影。这些帖子一般有两个主题：通义千问又开源新模型了！通义千问新模型还挺好用！还有人以通义千问为例，反驳中国在人工智能方面落后的说法。而且，这一反
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在发布一周年之际，阿里云通义千问大模型在闭源和开源领域都交上了一份满意的答卷。国内的开发者们或许没有想到，有朝一日，他们开发的AI大模型会像出海的网文、短剧一样，让世界各地的网友坐等更新。甚至，来自韩国的网友已经开始反思：为什么我们就没有这样的模型？这个「别人家的孩子」就是阿里云的通义千问（英文名为Qwen）。在过去的一年里，我们经常能够在X等社交平台上看到它的身影。这些帖子一般有两个主题：通义千问又开源新模型了！通义千问新模型还挺好用！还有人以通义千问为例，反驳中国在人工智能方面落后的说法。而且，这一反
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随着生成式AI模型掀起新一轮AI浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解AI领域发展现状，掌握必要的基础知识。如果有一份「机器学习精炼秘笈」，你认为应该涵盖哪些知识？近日，一份网络传播OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever整理的一份机器学习研究文章清单火了起来。网友称"Ilya认为掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域）90%的重要内容。"推荐清单：https://arc.net/folder/D0472A20-9C20-4D3F-B145-
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LSTM：这次重生，我要夺回Transformer拿走的一切。在20世纪90年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，随着Transformer横空出世之后，LSTM自身所存储的局限性使其风光不再。当人们都以为Transformer在语言模型领域稳坐江山的时候，LSTM又杀回来了——这次，是以xLSTM的身份。5月8日，LSTM提出者和奠基者SeppHochreiter
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5月9日，通义大模型品牌升级，“通义千问APP”更名为“通义APP”，集成通义大模型全栈能力，免费为所有用户提供服务。通义APP以性能媲美GPT-4Turbo的基模为底座，并把通义实验室前沿的文生图、智能编码、文档解析、音视频理解、视觉生成等能力“Allinone”，成为每个人的全能AI助手。通义意为“通情，达义”，具备全副AI能力，致力于成为人们的工作、学习、生活助手。通义APP拥有超强文档处理能力，单次可处理多达1000万字的长文档，还能同时解析100份不同格式的文档，是金融、法律、科研、医疗、教育等
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推荐系统对于应对信息过载挑战重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。然而，由于数据稀疏性的问题，传统的监督学习方法在实际应用中临挑战，这限制了它们有效学习用户表现的能力。为了保护克服这一难题，自监督学习（SSL）技术应用于生，其利用数据的内在结构生成监督信号，不完全依赖于标记数据。这种方法使用得推荐系统能够够利用未标记的数据提取有意义的信息，即使在数据稀缺的情况下也能做出准确的预测和推荐。文章地址：https://arxiv
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任天堂闪击GitHub！一夜之间删除了8535个代码库。只要包含YuzuSwitch模拟器代码都不放过，称其非法绕过了任天堂的技术保护措施，并运行了非法盗版Switch游戏。GitHub这边也作出了回应。开发者有时间可对侵权内容进行删除或更改。此外，GitHub还为开发者提供关于如何提交DMCA（美国的一部版权法）反通知的法律资源和指导。此事一出，网友们也是炸开了锅，支持任天堂、支持Yuzu的声音都有。有网友提议，都别吵：我们用钱包投票吧！还有网友起猛了以为是删除所有任天堂模拟器：幸好只是和Yuzu相关的
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AlphaFold3再登Nature！这次重磅升级，不再仅限于蛋白质结构预测，可以以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。只有了解它们如何在数百万种组合中相互作用，我们才能开始真正理解生命的过程。这次的最大创新之一，是用上了AI绘画上常见的去噪扩散模型，直接生成每个原子的3D坐标。目前，AlphaFold3对普通感冒病毒Spike蛋白（蓝色）的结构预测，灰色部分为预测结果。这能让人类更进一步了解冠状病毒。对蛋白质和DNA结合的分子复合物进行预测，其预测结果与真实结构几乎一致。在不输入任何结构信息
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把AlphaGo的核心算法用在大模型上，“高考”成绩直接提升了20多分。在MATH数据集上，甚至让7B模型得分超过了GPT-4。一项来自阿里的新研究引发关注：研究人员利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）给大语言模型带来了性能增强，无需人工标注解题步骤，也能生成高质量数据，有效提升大模型的数学成绩。论文发布，让不少网友重新关注到了蒙特卡洛树搜索这个在前大模型时代的明星算法。有人直言：蒙特卡洛树搜索+LLM是通往超级智能之路。因为“树搜索本身更接近人类思维”。用蒙特卡洛树搜索增强大模型具体来说，阿里的研究人员提出了
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写在前面&笔者的个人理解这篇论文致力于解决当前多模态大语言模型（MLLMs）在自动驾驶应用中存在的关键挑战，即将MLLMs从2D理解扩展到3D空间的问题。由于自动驾驶车辆（AVs）需要针对3D环境做出准确的决策，这一扩展显得尤为重要。3D空间理解对于AV来说至关重要，因为它直接影响车辆做出明智决策、预测未来状态以及与环境安全互动的能力。当前的多模态大语言模型（如LLaVA-1.5）通常仅能处理较低分辨率的图像输入（例如），这是由于视觉编码器的分辨率限制，LLM序列长度的限制。然而，自动驾驶应用需要
