让下一代 AI真正理解世界,Yoshua Bengio,Yann LeCun,Eero Simoncelli等人讨论了如何通过神经科学和人工智能的结合来促进下一代人工智能的发展。
Anthony Zador, Sean Escola, Blake Richards,Bence P Ölveczky,Yoshua Bengio大牛学者,Kwabena Boahen, Matthew Botvinick, Dmitri Chklovskii, Anne Churchland,Claudia Clopath,James J. Dicarlo,Surya Ganguli大牛学者, Nature communications (2023)
论文提出了 Reflexion,通过赋予一个智能体动态记忆和自我反思能力来增强其现有的推理和特定任务动作选择能力。
Noah Shinn, Beck Labash, Ashwin Gopinath
arXiv · Artificial Intelligence(2023)
首个超大规模GAN模型!可以扩展 GANs 的能力以利用大规模数据集从事文本到图像合成。
arXiv · Computer Vision and Pattern Recognition(2023)
马里兰大学研究团队证明目前使用水印技术或者模型特征识别的AI生成文本检测方法并不可靠,需要更安全的方法来防止其滥用。
Vinu Sankar Sadasivan, Aounon Kumar, Sriram Balasubramanian, Wenxiao Wang, Soheil Feizi
arXiv · Computation and Language(2023)
Sébastien Bubeck, Varun Chandrasekaran, Ronen Eldan, Johannes Gehrke,Eric Joel Horvitz大牛学者,Ece Kamar, Peter Lee,Yin Tat Lee, Yuanzhi Li, Scott Lundberg, Harsha Nori, Hamid Palangi, arXiv · Computation and Language(2023)
谷歌团队提出了一种长输入 Transformer 模型—CoLT5,采用了条件计算来处理长文本,为重要的 Token 分配更多的计算资源,从而实现更高的性能和更快的速度。
Joshua Ainslie, Tao Lei, Michiel de Jong, Santiago Ontañón, Siddhartha Brahma, Yury Zemlyanskiy, David Uthus, Mandy Guo, James Lee-Thorp, Yi Tay, Yun-Hsuan Sung, Sumit Sanghai
arXiv · Computation and Language(2023)
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