至顶网软件频道消息: 当前,人工智能当属最火热的话题,从国家层面到地方层面,政策密集支持,科技融资屡破纪录,巨头公司纷纷动作不断,初创公司如雨后春笋般涌现,时常成为各大媒体的头条。
我们知道,人工智能背后离不开大数据分析,而机器学习最主要的就是数据,对于有一定规模的分析团队来说,往往感觉有些力不所及, 如何控制对数据的访问?如果在分析项目上进行协作,用什么工具等等。
Cloudera数据科学平台针对这些问题,为数据科学家提供快速、方便、企业级安全的自助服务数据科学。那么,Cloudera数据科学平台有哪些优势?又有哪些案例可以分享?详细信息可查看Cloudera专题:http://soft.zhiding.cn/special/Cloudera_bigdata
好文章,需要你的鼓励
Snap 推出 Lens Studio 的 iOS 应用和网页工具,让所有技能层次的用户都能通过文字提示和简单编辑,轻松创建 AR 镜头,包括生成 AI 效果和集成 Bitmoji,从而普及 AR 创作,并持续为专业应用提供支持。
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。