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谷歌强势回归！新版Gemini跑分超o1登顶榜首，CEO：这只是开始 一水 2024-11-15 13：28：32 来源：量子位 网友：说好的碰壁呢？ 谷歌的新版Gemini模型在最新的竞技场评测中大放异彩，超越了OpenAI的o1，强势登顶总榜第一！经过6000多名网友的匿名投票，Gemini不仅在数学成绩上与o1相当，还在其他五个单项中取得了第一名。 新模型名为Gemini（Exp 1114），成绩公布后，CEO皮猜亲自到场庆祝。竞技场官方也第一时间发布了喜讯，祝贺谷歌取得这一非凡成就。 这一结果让许多人大跌眼镜。此前，谷歌被认为遇到了发展瓶颈，但...

机器学习模型Evo：从分子到基因组的精准解码与设计 近日，《Science》杂志封面刊登了一项由美国Arc研究所和斯坦福大学联合完成的重要研究成果。研究团队开发了一种名为“Evo”的机器学习模型，该模型能够在分子到基因组的尺度上精确解码和设计DNA、RNA及蛋白质序列。这一突破性的技术有望彻底改变合成生物学的运作方式。 Evo模型基于数十亿条基因序列进行训练，能够推断出细菌和病毒基因组的运作机制，并利用这些信息设计新的蛋白质甚至整个微生物基因组。这不仅有助于科学家探索进化、研究疾病，还能开发新的治疗方法，解决...

AI技术的快速发展 AI技术日新月异，许多大公司如Netflix已经开始利用AI制作特效。新的AI模型不仅在游戏和科学研究中超越了人类，还在其他领域展现出巨大潜力。预计在未来一年，即使没有编程技能的人也能创造出热门应用，AI创作的歌曲甚至可能登上音乐排行榜前十。 State of AI 2024产业报告 最近，State of AI发布了2024年度报告，这是该团队发布的第七份年度报告。报告从研究进展、行业局势、现有政策、安全问题和未来预测等多个角度，对人工智能行业的现状和预期进行了深入分析。报告链接：[点击这里](https：//docs.goo...

IT之家报道，北京时间昨天下午，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，杰弗里·辛顿教授和约翰·霍普菲尔德教授共同荣获这一殊荣。两位教授在机器学习领域取得了重大突破。在获奖后的电话会议中，“AI教父”杰弗里·辛顿表达了对AI技术迅猛发展的担忧。他表示，必须重视AI发展过程中可能带来的潜在风险，提醒人们注意可能出现的不良后果。 辛顿认为，AI将会产生类似工业革命的巨大影响，但它不是增强体力，而是提升智力。人类缺乏与比自己更聪明的事物互动的经验，AI有潜力改善医疗服务并提高效率，但也存在失控的风险。目前，辛顿最担心的...

阿里国际发布最新多模态模型Ovis，多模态能力再升级 近日，阿里国际AI团队发布了一款名为Ovis的多模态大模型，该模型在图像理解和多种子任务上实现了重大突破，达到了最新的技术水平（SOTA）。Ovis不仅可以识别菜品图并提供烹饪方法，还能为植物诊断疾病、准确翻译手写英文到中文，并且能精准分析财务报表数据。 多模态大模型能够处理不同类型的输入数据，如文本和图像。相较于传统的大型语言模型（LLMs），这类模型不仅擅长处理文本数据，还能处理非文本数据，如图像等。根据多模态权威评测平台OpenCompass的数据，Ovis1....

随着技术的发展，人们对人工智能(AI)的需求日益增长。为了更好地评估设备的人工智能性能，Primate Labs近日宣布正式推出Geekbench AI基准测试的第一版。尽管名称有所变化，但这款软件实质上是由Geekbench ML更名而来。 据Primate Labs官方介绍，Geekbench AI基准测试涵盖了计算机视觉与自然语言处理等关键领域，并已进行了长时间的预览。然而，开发团队发现“机器学习”(ML)这一术语在市场推广方面略显局限，因此决定采用更具吸引力的名字——Geekbench AI。 Geekbench AI 1.0支持跨平台运行，不过由于AI算法在不同平台上可能...

智东西8月6日报道，智谱AI发布了其视频生成模型CogVideoX-2B的开源版本，这一消息无疑为业界带来了振奋。该模型已在GitHub和Hugging Face平台上线，支持FP16精度下的高效运行，显著降低了硬件门槛——仅需配备18GB显存即可进行推理，而微调所需显存也不过40GB，这意味着单张4090或A6000显卡就能胜任相应任务。 核心特点 - 提示词限制：CogVideoX-2B支持最多226个token的提示词； - 输出规格：生成视频长度为6秒，帧率为8帧/秒，分辨率为720 * 480； - 未来规划：计划发布性能更优、参数量更大的版本。 性能表现 根据相关论...

随着技术的发展，AI领域正面临着一个前所未有的挑战：“数据墙”。据快科技8月1日的报道，互联网上的高质量数据资源正在迅速枯竭，这给AI大模型公司带来了严峻考验。权威研究机构Epoch AI预测，到2028年，互联网上的所有优质文本数据将被彻底采集；而对于语言数据集而言，这一时刻甚至可能提前至2026年。这无疑给AI行业的快速发展蒙上了一层阴影。 然而，在这一看似悲观的情景中，一些科学家却保持着乐观的态度。他们指出，在语言模型领域，仍然存在大量未被充分利用的数据资源，这些资源富含差异化的信息，有望为构建更加精...

CPAL年度学术会议：探索简约与低维结构的新维度 一、会议概览 CPAL（Conference on Parsimonious and Low-dimensional Structures in Learning）是一个年度性的国际学术会议，聚焦于机器学习、信号处理、优化等领域的简约性和低维结构的研究。会议旨在构建一个多学科交流平台，汇聚来自全球各地的专家学者，共同探讨如何利用简约模型理解世界的复杂结构。首届CPAL会议于2024年初在香港大学成功举办，吸引了众多参会者。 二、CPAL 2025：展望未来 第二届CPAL会议计划于2025年3月末在美国斯坦福大学举行，由斯坦福大学数据...

Epoch AI近期发布了关于机器学习未来趋势的最新研究报告，深度探讨了计算、数据、硬件、算法和成本等多个关键领域的趋势。这家专注于人工智能发展和治理趋势研究的机构，与多个学术机构合作，提供了市场上相对权威的预测。报告指出，前沿AI模型的训练计算量每年以4-5倍的速度增长，这一速度远超过去。此外，数据趋势显示，预计在2028年前，可用于训练的人类文本Token将耗尽。硬件性能方面，ML硬件的FLOP/s性能每2.3年翻一番，而算法性能方面，语言模型性能每5到14个月就能翻一番。成本趋势上，模型训练成本每9个月几乎翻一番...