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合并DeepMind和Google Brain，谷歌迎来AI新时代

编辑：杜伟、陈萍Google DeepMind：汇集两个世界级的 AI 团队。在 AI 竞争的白热化阶段，谷歌又出大招，宣布将 Google Brain 和 DeepMind 进行合并，成立名为 Google DeepMind 的新部门。新部门将在保持道德标准的同时，引领突破性的 AI 产品研究和进...

AI开发大一统：谷歌OpenXLA开源，整合所有框架和AI芯片

未来的机器学习开发局面会走向统一吗？在去年 10 月的 Google Cloud Next 2022 活动中，OpenXLA 项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源 AI 框架合作，致力于汇集不同机器学习框架，让机器学习开发人员获得能主动选择...

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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跨越N次元一键变身AI漫画人

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AI人像动漫画实操教学

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7 Papers & Radios | 谷歌开源机器人领域transformer；DeepMind推出剧本写作AI

本周主要论文包括谷歌机器人团队提出的多任务模型——Robotics Transformer 1 (RT-1)，以及 DeepMind 用一句话生成一个剧本的写作型 AI。目录：RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at ScaleAbst...

谷歌、OpenAI学者谈AI：语言模型正在努力「攻克」数学

作者：Dan Garisto机器之心编译编辑：陈萍AI 到底擅不擅长数学，还得具体问题具体分析。如果问计算机擅长什么，在所有的答案里，数学必须榜上有名。在经历了漫长的研究之后，顶尖学者们在研究计算机关于数学计算方面的发展，取得了令人惊讶的成绩。就拿去年来说，来自加州大学伯克利分校、Op...

谷歌开始卷自己，AI架构Pathways加持，推出200亿生成模型（2）

继 Imagen 后，谷歌又推出了文本 - 图像生成模型 Parti。你见过一只小狗破壳而出吗？或者用飞艇俯瞰蒸汽朋克中的城市？又或者两个机器人在电影院像人类一样看电影…… 这些听起来可能有些天马行空，但一种名为「文本到图像生成」的新型机器学习技术使这些成为可能。谷歌研究院的科学家和工程师一直致力于...

7 Papers & Radios | 谷歌下一代AI架构Pathways论文放出；何恺明组只用ViT做主干进行目标检测（2）

推荐：39 亿参数模型公开可用，采样速度 7 倍提升，残差量化生成图片入选 CVPR'22。论文 4：Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection作者：Yanghao Li 、 Hanzi Mao 等论文链接：ht...

7 Papers & Radios | 谷歌下一代AI架构Pathways论文放出；何恺明组只用ViT做主干进行目标检测（1）

本周论文包括谷歌放出下一代 AI 架构 Pathways 论文；何恺明组最新论文等研究。目录Training-free Transformer Architecture Search PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML&nb...

谷歌下一代AI架构、Jeff Dean宣传大半年的Pathways终于有论文了

「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每...

1370亿参数、接近人类水平，谷歌对话AI模型LaMDA放出论文

语言模型可以完成不同任务，例如将一种语言翻译成另一种语言，将长文档总结为简短的摘要等。在众多任务中，开放域对话可能是最困难的任务之一，因为开放域对话需要模型覆盖不同的主题。在对话任务中，模型应该遵循负责任 AI（Responsible AI）实践，并避免做出没有外部信息源支持的事实陈述...

谷歌砸了4亿刀的Anthrophic：AI模型训练计算量5年增加1000倍！

新智元报道编辑：Britta【新智元导读】Anthropic对于人工智能发展的安全性研究以及推论表明，人工智能系统的计算量将呈指数型增长，预计未来5年训练AI模型的计算量将增加1000倍。自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。...

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更新时间 2024-05-02 14:30:54

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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