Exploring Recursive Art: Fractals with Context Free
使用简单规则和形状生成复杂图像继续阅读 Towards Data Science »
Optimizing Contextual Speech Recognition Using Vector Quantization for Efficient Retrieval
神经语境偏差允许语音识别模型利用语境相关信息，从而提高转录准确性。然而，偏差机制通常基于音频和偏差条目目录之间的交叉注意模块，这意味着计算复杂性可能会对偏差目录的大小造成严重的实际限制，从而影响准确性的提高。这项工作提出了一种基于矢量量化的交叉注意评分近似值，并实现了计算和内存高效的大偏差使用……
检索增强生成 (RAG) 是一种提高大型语言模型 (LLM) 处理大量文本效率的技术，在自然语言处理中至关重要，特别是在问答等应用中，在这些应用中，保持信息的上下文对于生成准确的响应至关重要。随着语言模型的发展，研究人员努力突破界限 NVIDIA 研究人员引入了保序检索增强生成 (OP-RAG) 以增强大型语言模型 (LLM) 的长上下文问答 首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1
2M Token Context Windows 世界中的高级检索技术，第 1 部分探索 RAG 技术以提高检索准确性 Google DeepMind 启动的可视化 AI 项目。来自 Unsplash 图像。首先，我们还关心 RAG（检索增强生成）吗？Gemini Pro 可以处理惊人的 2M 令牌上下文，而 GPT-3.5 发布时我们惊讶的只有 15k。这是否意味着我们不再关心检索或 RAG 系统？基于 Needle-in-a-Haystack 基准测试，答案是，虽然需求正在减少，尤其是对于 Gemini 模型，但高级检索技术仍可显着提高大多数 LLM 的性能。基准测试结果表明，长上下文模型
在过去的几十年里，传感器、人工智能和处理能力的技术进步将机器人导航推向了新的高度。为了将机器人技术提升到一个新的水平，并使它们成为我们生活中的常规部分，许多研究建议将 ObjNav 和 VLN 的自然语言空间转移到多模态空间，以便机器人 Google DeepMind 研究人员展示了 Mobility VLA：具有长上下文 VLM 和拓扑图的多模态指令导航，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
大型语言模型 (LLM) 对于推动人工智能和自然语言处理达到新高度至关重要。这些模型在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力，其应用范围包括但不限于医疗保健、教育和社交互动。然而，LLM 需要提高情境学习的有效性和控制力。斯坦福大学的研究人员引入了情境向量 (ICV)：一种可扩展且高效的 AI 方法，用于微调大型语言模型，该文章首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How To Create Custom Context Managers in Python
Python 中的上下文管理器可帮助您高效管理资源。 了解如何编写自己的自定义上下文管理器。
Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
我们将在 Gemini 系列模型中推出一系列更新，包括新的 1.5 Flash（我们针对速度和效率的轻量级模型）和 Project Astra（我们对人工智能助手未来的愿景）。
Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
我们正在介绍双子座模型家族的一系列更新，包括新的1.5 Flash，我们的速度和效率轻量级模型，以及Project Astra，我们对AI助手未来的愿景。
Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
我们正在介绍双子座模型家族的一系列更新，包括新的1.5 Flash，我们的速度和效率轻量级模型，以及Project Astra，我们对AI助手未来的愿景。
Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
我们正在介绍双子座模型家族的一系列更新，包括新的1.5 Flash，我们的速度和效率轻量级模型，以及Project Astra，我们对AI助手未来的愿景。
Gemini breaks new ground: a faster model, longer context and AI agents
我们正在介绍双子座模型家族的一系列更新，包括新的1.5 Flash，我们的速度和效率轻量级模型，以及Project Astra，我们对AI助手未来的愿景。
CREATE: Context Reasoning for Autonomous Teaming
项目负责人：Aaron Kofford 先生 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/context-reasoning-for-autonomous-teaming 项目概要：CREATE 将探索人工智能 (AI) 在自主组建可扩展的机器对机器团队中的实用性，这些团队能够对
Perceiver AR: general-purpose, long-context autoregressive generation
我们开发了 Perceiver AR，这是一种自回归、模态无关的架构，它使用交叉注意将长距离输入映射到少量潜在输入，同时保持端到端因果掩蔽。Perceiver AR 可以直接处理十万多个标记，无需手工制作的稀疏模式或记忆机制即可实现实用的长上下文密度估计。
Emotet scales use of stolen email content for context-aware phishing
概述 Emotet的自动定位网络钓鱼活动已经到来，而且非常激进。正如我们在之前关于Emotet大规模电子邮件收集的文章中最初发现和预测的那样，感染Emotet和电子邮件收集模块的计算机可用于创建可信的电子邮件，即使是精明的电子邮件用户也可能会受到欺骗而点击这些电子邮件。从那时起，Kryptos的威胁情报团队在窃取的电子邮件宝库的帮助下观察到了Emotet行为的演变。
Death by Medical Error: Adding Context to Scary Headlines
以下最初出现在Upshot上（版权所有2016，《纽约时报》公司）。当我从1999年开始担任医生时，该研究所发表了一份大片报告，该报告宣布，由于可预防的医疗错误，每年在美国医院死亡多达98,000人。就在几个月前，[…]医疗错误后的死亡：在偶然的经济学家中首次出现在可怕的头条新闻中。
New op-ed at the Washington Post
David Jones和我在《华盛顿邮报》上有一个专栏，详细介绍了我们对五个州（Florida，Michigan，New Hampshire，New Hampshire，New Hampshire，North Carolina和Utah）审查的结果，以及他们如何应对国王中的政府失败。这是一种味道：我们发现的是惊人的和令人担忧的。我们的[…]在《华盛顿邮报》上的新专辑首次出现在《偶然的经济学家》上。 随机临床试验（RCT）和观察性研究的相对优势和劣势是领带的常见主题（例如，此处和此处）。 RCT之所以很棒，是因为它们在识别治疗的因果作用方面做得很好。观察性研究也可能很棒，特别是如果它们基于强大
