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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  对打GPT-4，文心一言抢先实测！画「林黛玉倒拔垂杨柳」很惊艳，但写代码不大行

  昨天，百度没有现场demo的发布会，似乎被群嘲了一波。一位穿白衬衣、黑裤子，系一条白色腰带的美男子，给我们带来了一场中规中矩、似乎缺乏亮点的演示。不过，CEO的腰带和颜值倒是出了圈。有人调侃，这些天被ChatGPT、GPT-4整焦虑的人，发布会后忽然又觉得自己可以了。但是拿到内测码的小编，火速测评了一波。看着文心一言洋洋洒洒腾蛟起凤，感慨万千：或许，当时百度要是心一横，牙一咬，愿意在发布会上露一手，结果会大不一样。实测报告火热出炉！先来试试最近很火的一道鸡兔同笼题。因为这道题本身有问题，算出来结果是负的，

  726天前 模型 AI 0

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  百度官宣：文心一言即将问世，或将比ChatGPT更强！

  ​作者|徐杰承2月7日，百度官方公众号发布了一条极为简短的通告——《官宣：文心一言》。据了解，文心一言正是百度内部所研发的类ChatGPT聊天机器人，其英文名称则为ERNIEBot。据百度内部人员表示：文心一言由基于百度提出的知识增强大模型（Ernie）扩展而成的一系列高级大模型构成，可以执行广泛的任务，包括语言理解、语言生成(ERNIE3.0Titan)以及根据文本生成图像(ERNIE-ViLG)等。与其他语言模型相比，文心一言能够将广泛的知识与海量数据相结合，从而产生非凡的理解与生成能力。公

  726天前 ChatGPT 机器人 文心一言 0

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  NUS华人团队最新模型，单视图重建3D，又快又准

  2D图像的3D重建一直是CV领域的重头戏。层出不同的模型被开发出来试图攻克这个难题。今天，新加坡国立大学的学者共同发表了一篇论文，开发了一个全新的框架Anything-3D来解决这个老大难问题。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.10261.pdf借助Meta「分割一切」模型，Anything-3D直接让分割后的任意物体活起来了。另外，再用上Zero-1-to-3模型，你就可以得到不同角度的柯基。甚至，还可以进行人物3D重建。可以说，这把真突破了。Anything-3D！在现实

  726天前 3D 开发 0

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  人工智能提升零售体验的五种方式

  对于零售企业来说，提高销售额和效率的最有力的方法之一就是增强客户的购物体验。客户越容易找到和购买他们需要的东西，企业的成功就越高。许多技术正在为世界各地的客户增强购物体验铺平道路。人工智能是推动这些技术的动力之一。让我们来看看零售业的人工智能到底是如何工作的。虚拟试穿解决方案推动顾客零售体验向前发展的一项强大技术是虚拟试穿。这利用了人工智能和增强现实，允许客户试穿服装、配饰，甚至看看新家具是否适合他们的房间。用户可以在家里使用这些功能，这是这项技术的主要优势。你可能遇到过类似的基于AR的虚拟试穿解决方案。

  726天前 人工智能 零售企业 0

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  假冒 ChatGPT 应用冲刷 Mac 应用商城：代码 99% 相同，“换脸”骗取钱财

  4月26日消息，安全机构Privacy1st的研究员AlexKleber上周末发布博文，表示在MacAppStore上涌现了数十款假冒OpenAI/ChatGPT的应用程序，并从中赚取了大量金钱。用户在MacAppStore上搜索OpenAI或ChatGPT这两个关键词，可以看到各种假冒的应用程序。博文中表示这些开发人员使用关键字、误导性营销策略、虚假营销等策略，误导Mac用户点击、使用这些应用程序。博文中提及了由巴基斯坦公司开发的Pixelsbay和ParallelWorld，两者代码99%相同，只是换

  726天前 ChatGPT OpenAI 0

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  MIT发布加强版「高数」求解器：7门课程正确率达81%

  ​不光玩小学数学应用题，AI已经开始攻克高数了！最近MIT的研究人员宣布他们基于OpenAICodex预训练模型，在本科生级别的数学问题上通过few-shotlearning成功达到81%的正确率！论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.15594代码链接：https://github.com/idrori/mathq先来几个小问题看看答案，比如计算单变量函数的图形绕轴旋转产生的体积、计算洛伦茨吸引子及投影、计算和描绘奇异值分解（SVD）的几何形状，不光能正确解答，还能给

  726天前 MIT OpenAI 预训练模型 0

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  人工智能和大数据是工业4.0背后的驱动力

  理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用非常关键。在任何人知道大数据存在之前，它就已经席卷了全球。到这个词被创造出来时，大数据已经积累了大量的存储信息。如果利用得当，它可能会提供有关特定数据所属领域的深刻知识。对所有数据进行分类、解析（将其转换为计算机更容易理解的格式）以及分析数据以增强商业决策过程的任务很快被发现，人类的大脑无法处理。要完成从复杂数据中提取知识的艰巨任务，必须使用人工智能编写算法。理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用尤为关键。随着企业在未来几年扩大他们的大数据和人工智

  726天前 人工智能 大数据 0

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  人工智能和物联网融合后的应用场景是什么？

  人工智能(AI)和物联网(IoT)的技术趋势已经开始融合，业界将这种趋势命名为人工智能物联网(AIoT)。人工智能从云端向边缘移动，为阻碍物联网在关键市场更广泛采用的带宽和安全问题提供了解决方案。如果技术发展的历史是未来的可靠指南，那么在接下来的几年里，这种融合至少还有两个阶段要进行。物联网最近引起了人们极大的兴趣，但对于许多应用来说，有两个重要的问题出现了。一个是安全;从物联网设备流过网络的数据以及对设备本身的控制在很大程度上依赖于足够的网络攻击安全性。由于威胁不断演变，变得更加激烈，安全要求物联网开发

  726天前 人工智能 物联网 0

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  报告称生成式 AI 提高客服 14% 生产力，上手时间从 6 个月缩短至 2 个月

  4月25日消息，根据美国全国经济研究所（NBER）公布的最新报告[PDF]，生成式人工智能可有效提高员工的生产力，对客户服务部门员工的影响最为明显。NBER报告主要调查了一家财富500强软件公司，5000名客服使用一种基于OpenAI的生成式预训练转换器（GPT）大型语言模型（LLM）最新版本构建的工具来协助他们履行职责。LLM实时监控客户聊天，为代理人提供有关如何回应的建议。据该论文称，这使座席能够更快地做出响应，每小时回答更多的聊天，并更成功地解决聊天问题。报告中所使用的衡量标准是每小时能够解决的客户

  726天前 人工智能可 0

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  不堆参数、不靠时长，Meta加速ViT训练流程，吞吐量4倍提升

  现阶段，视觉transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现SOTA结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI社区已经实验了越来越大规模的ViT模型。但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块的GPU，进而增加了加速器需求并导致大规模ViT模型将很多从业者「排除在外」。为了扩展ViT模型的使用范围

  726天前 模型 训练 0