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。
DeepMind Introduces JEST Algorithm: Making AI Model Training Faster, Cheaper, Greener
生成式人工智能正在取得令人难以置信的进步，改变着医学、教育、金融、艺术、体育等领域。这一进步主要来自于人工智能从更大的数据集中学习并构建具有数十亿个参数的更复杂模型的能力的提高。虽然这些进步推动了重大的科学发现，创造了新的商业机会，并促进了工业增长，但它们 […]DeepMind 推出 JEST 算法：让人工智能模型训练更快、更便宜、更环保的文章首次出现在 Unite.AI 上。
Кошки умнее компьютеров? CEO Google DeepMind о перспективах AGI
通用人工智能正在取得进展，但仍有很长的路要走。
ИИ-крыса от DeepMind: разгадка тайн мозга и ключ к созданию идеальных роботов
针对啮齿类动物神经活动进行训练的模型模糊了生物学和机器之间的界限。
Why artists are becoming less scared of AI
这个故事最初出现在我们的人工智能每周通讯《算法》中。要首先在您的收件箱中收到这样的故事，请在此处注册。敲门，敲门。是谁？一个会讲普通笑话的人工智能。谷歌 DeepMind 的研究人员要求 20 位专业喜剧演员使用流行的人工智能语言模型来编写笑话和喜剧表演。他们的结果……
How Is Artificial Intelligence Used in Analytics?
人工智能如何用于分析？分析为您的营销计划提供动力，但您真正从数据中获得了多少价值？人工智能可以提供帮助。人工智能是一系列技术，擅长从大量数据中提取见解和模式，然后根据这些信息进行预测。这包括来自 Google Analytics、自动化平台、内容管理系统、CRM 等地方的分析数据。事实上，如今的人工智能可以帮助您从已有的数据中获得更多价值，统一这些数据，并根据这些数据对客户行为进行实际预测。听起来不错。但您实际上如何开始呢？本文旨在帮助您迈出第一步。在 Marketing AI Institute，我们花了数年时间研究和应用人工智能。自 2016 年以来，我们已经发表了 400 多篇关于这个主
Научное сообщество пытается взломать ИИ-модель AlphaFold3
为什么 DeepMind 不愿意分享其突破性开发的源代码？
AI Helps These Mini Humanoid Robots Learn to Play Soccer
DeepMind 的迷你人形机器人正在通过它们自学的足球技能重塑机器人的未来，让人们一窥人工智能和机器人的潜力。了解这些机器人如何为机器人自动化的新时代铺平道路。程序员是如何实现如此惊人的壮举的？
Google AI Blast。 Gemini Pro 1.5。 Gemini 1.5 Flash。 PaliGemma。 Project Astra。 委托给 AI 代理。 NVIDIA ChatQA 1.5。 Parler-TTS Mini:Expresso。 DeepMind CAT3D。 Meta AI Chameleon。 KAN 解释
The New Shadow Hand Can Take a Beating
多年来，Shadow Robot Company 的 Shadow Hand 可以说是机器人操控的黄金标准。它美观而昂贵，能够模仿人手的外形和功能，非常适合执行复杂的任务。我亲身体验了在远程操作环境中使用 Shadow Hands 是多么令人惊叹，很难想象还有什么比这更好的了。最初的 Shadow Hand 的问题是（现在仍然是）脆弱。在研究环境中，这很好，只是研究正在发生变化：机器人专家不再通过手动仔细编程操控任务。现在一切都与机器学习有关，你需要机械手一次又一次地大量失败，直到它们积累足够的数据来了解如何成功。“我们的目标是稳健性和性能，而不是拟人化和人类的大小和形状。” —Rich Wa
Dexterous robot hand can take a beating in the name of AI research
一家机器人公司可能最出名的是其在亚马逊 re:MARS 上与杰夫·贝佐斯一起演示的灵巧机械手，现在它推出了一种专为机器学习研究而设计的新型稳健模型，该模型是与谷歌的 DeepMind 合作开发的。继续阅读类别：机器人技术、技术标签：手、谷歌 DeepMind、机器学习、人工智能、机器人、稳健、灵巧
