论文中，研究者将多个LLM链接在一起，形成一个基于多LLM的智能代理，能够设计和规划化学实验，包括使用工具和浏览互联网实验。从技术的角度来看，有趣的是他们如何以一种实际运作良好的方式连接多个LLM。 但是，尽管标题引人注目，但该系统并没有生成新颖假设和实际有意义的实验设计。关于AI生成文本检测的可能性 On ...
12月10日讯,本周Top大模型热门论文集,Arxiv论文每日精选 本文首发于公众号:AI for Research, 关注了解每天最新研究进展~ 1. Chain of Code:使用增强型语言模型实现推理标题:Chain of Code: Reasoning wi… 阅读全文 12月3日讯,本周大模型Top热门论文集,从chatGPT模型中提取GB级训练数据 ...
作者:京东零售 2024年,京东零售技术团队在 AI 领域发表多篇 CCF-A类论文,包含CVPR、SIGIR、WWW、AAAI、IJCAI等业界顶会。 下面为大家简要介绍被录用的10篇论文,涵盖 目标检测、多场景学习、排序模型、意图识别…
AIpaperpass 论文写作工具无疑是研究人员与学生的学术创作利器，基于人工智能精心打造，致力于简化创作流程。凭借超高效的 AI 算法，能在短时间内生成大量文本，轻松搭建论文框架，提供从大纲拟定到全文生成的一站式便捷服务，并支持个性化定制，确保论文贴合学术标准。其功能不仅限于快速生成论文大纲，还允许用户自由编辑、...
本周精选了10篇LLM领域的优秀论文,来自Meta AI、浙江大学、清华大学、苏黎世联邦理工学院等机构。 1 SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation 这篇论文介绍了一种名为 SeamlessM4T 的大规模多语言和多模态机器翻译...
最近，深圳医学科学院颜宁教授团队接连发表了两篇论文，提出了一个名为CryoSeek（酷寻）的新策略，将冷冻电镜作为一种观察工具，结合AI辅助的自动建模和生物信息学分析，发现自然界中完全未知的新型生物实体。2024年10月9日，颜宁、李张强等人在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表了题为：CryoSeek: A strategy for...
自然语言理解是腾讯 AI Lab 的主要研究方向之一,研究能力也一直处于业界领先水平。总体而言,腾讯 AI Lab 的研究内容囊括从自然语言理解到生成的整个链条,另外还涉及到对 AI 系统可解释性以及算法底层机制等理论研究。相关研究成果也一直在通过研究论文、开放数据集和开源代码的形式向 NLP 及 AI 社区分享。
来自:腾讯AI Lab 微信(tencent_ailab) 本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议 ACL 的论文,解读腾讯 AI Lab 的重点研究方向:自然语言理解、对话系统和文本生成,以及机器翻译等。 方向一:自然语言理解 自然语言理解(Natural Language Understanding)的目标是赋予机器阅读、消化和理解人类语言的能力,是人工智能数十年来致...
面对机遇与挑战:AI辅助创作的前沿探索 在数字化转型的浪潮中,内容创作行业正经历着前所未有的变革。内容创作者们不仅要在信息爆炸的时代抢夺用户眼球,还要时刻警惕内容中的潜在风险,确保每一句话、每一个词汇都符合平台规范和法律法规。面对这样的机遇与挑战,一款高效、智能的内容创作辅助工具无疑是每一位创作者的梦寐...
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