新闻中心 
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02-01人工智能范式从模型为中心转向数据为中心面向数据的人工智能可以有助于减少生成式AI系统中的幻觉和偏见，从而提高其输出质量。译自TheParadigmShiftfromModel-CentrictoDa...
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02-01赶超Gemini Pro，提升推理、OCR能力的LLaVA-1.6太强了在去年4月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究者们联合发布了LLaVA（LargeLanguageandVisionAssistant）。尽...
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02-01伯克利开源高质量大型机器人操控基准，面对复杂自主操控任务不再犯难随着人工智能和机器人技术的迅速发展，功能操控（FunctionalManipulation）在机器人学中的重要性愈加突出。传统的基准测试已无法满足目前机器人对复...
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01-31大模型时代，南大周志华埋头做学件，最新论文上线机器学习在各个领域都取得了巨大的成功，并且不断涌现出大量优质的机器学习模型。然而，对于普通用户来说，要找到适合自己任务的模型并不容易，更不用说从零开始构建新模型...
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01-30图像化语言：快手、北大多模态大模型与DALLE-3不相上下当前的大型语言模型如GPT、LLaMA等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。然而，我们是否可以将这种强大的理解和生成能力扩展到多模态...
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01-26让人工智能真实化：从数据到智慧的策略如何使人工智能真实化？那要如何使人工智能真实化，从数据到智慧呢？让我们往下探究。如何使人工智能真实化实现人工智能的真实化需要考虑多个方面，如数据、模型、算法、用...
