著名文生视频模型Runway宣布开放最新文生视频模型Gen，3AlphaTurbo的API，帮助开发者将该功能集成在应用中，Runway的API提供了两个套餐，Build，主要面向希望将文生视频集成在应用的个人和团队；Enterprise则面向更大型的组织和企业，目前，Runway的API需要申请候...

  在人类的合作中，我们可能会遇到囚徒困境，SocialDilemmas，、悲剧的共有，TragedyoftheCommons，、公平分配问题，PublicGoodsGame，、猎人与收集者困境，StagHuntGame，、和合作网络，NetworkedCooperation，等诸多社会性合作困境，比如...

  随着科技的迅猛发展和社交媒体平台的普及，多模态数据在各种下游应用中变得越来越普遍，多模态情感分析，MultimodalSentimentAnalysis，MSA，作为一种能够从语言、声学和视觉数据流中提取人类情感和观点的技术，近年来受到了广泛关注，MSA在多个领域具有重要应用，包括通过分析用户在社交...

  多智能体路径规划，MAPF，是一个在共享环境中为多个智能体规划无碰撞路径的问题，传统上MAPF问题主要在离散环境中研究，时间和空间都被离散化为固定的步长和网格，随着实际应用需求的增加，如仓库物流和自动驾驶车辆，研究逐渐转向连续环境中的路径规划，在连续环境中，时间和空间都是连续的，智能体的运动需要考虑...

  大模型在处理更复杂的问题时，仍然容易在推理过程中出现错误，导致推理路径偏离，最终影响模型的整体性能，现有的大语言模型在多步推理任务中，通常会由于推理路径中某一步骤的错误而影响整个推理过程，这些错误不仅降低了模型的准确性，还增加了计算成本和执行延迟，传统的方法如强化学习需要复杂的奖励模型，而其他偏好优...

  出品，技术栈，微信号，blog51cto，众所周知，LLM会产生幻觉——即生成不正确、误导性或无意义的信息，有意思的是，一些人，如OpenAI的CEOSamAltman，将AI的幻觉视为创造力，而另一些人则认为幻觉可能有助于做出新的科学发现，然而，在大多数情况下，提供正确回答至关重要，幻觉并不是一项...

  昨天，AndrejKarpathy又发了长推，不过用了一句很有争议的话开头——，RLHF只是勉强的RL，这条推特可谓，一石激起千层浪，，瞬间点燃了LLM社区的讨论热情，毕竟RLHF作为刚提出没几年的方法，又新颖又有争议，一边遭受质疑，一边又在工业界和学界迅速流行，5G冲浪的LeCun也赶来声援Kar...

  本文将使用五篇新发表的强化学习论文中介绍的五种算法，DDPG、SAC、PPO、I2A和决策转换器，来训练模拟人形机器人互相打斗并对训练结果进行排名，简介我想起了最近的一个老电视节目，Battlebots，，并想对这个节目进行进一步的改造，因此，我将使用最新发表的五篇有关强化学习的论文中提到的技术来分...

  作者，ArvindNarayanan&amp，SayashKapoor编译，岳扬AI企业正集体计划在硬件和数据中心上投入高达万亿美元[1]的资金，然而迄今为止，这些投入所带来的成果却相对较少，这一现象也引发了许多人的担忧，他们怀疑GenAI是否只是一场泡沫[2]，我们不会对未来的事情做出任何...

  介绍根据观测数据执行预测是广泛科学学科中普遍关注的问题，传统上，科学家们通过开发数学模型来解决这个问题，这些模型利用他们对潜在物理过程的了解将观察与预测联系起来，然而，在许多实际情况下，由于缺乏系统特定信息，构建这种显式模型是不可行的.近年来，出现了一类涉及人工智能，AI，的纯数据驱动方法，并取得了...

  作者，MiguelGrinberg编译，岳扬毫无疑问，随着大语言模型[1]，LLMs，的新闻不断出现在我们的日常生活，生成式人工智能[2]，GenAI，已经成为了我们无法忽视的存在，或许你早已体验过ChatGPT[3]，甚至把它当作日常生活的小助理了，面对这场GenAI变革，许多人心中都有一个疑问，...

  作者，VikramSreekanti&amp，JosephE.Gonzalez编译，岳扬给产品定价历来是个难题，我们并不自诩为定价专家，目前，我们还在初步尝试为RunLLM，​​runllm.com​​，找到一个合适的定价模式，这个问题最近一直萦绕在我们的心头，我们觉得，将我们随着与客户互动...

  人工智能在第四次工业革命发挥着至关重要的作用，它广泛的融入日常生活，例如Google助手、Siri、智能手机摄像头、社交媒体过滤器、自动标记、医疗成像、导航等，所有这些技术都切实的改进和增强日常活动的便利性和习惯，大模型技术发展到现在已经趋于稳定，而加入视觉的多模态大模型才开始兴起，它除了日常生活，...

  System1和System2的思维来自丹尼尔·卡尼曼，DanielKahneman，的，思考，快与慢，一书，里面介绍了两种不同的认知处理模式，System1快速、自动且直观，几乎无需费力即可操作，这种思维模式使人类能够根据模式和经验做出快速决策和判断，相比之下，System2是缓慢的、深思熟虑的和...

  一、背景本文中我们简单介绍一个新的Best，of，N速度优化的论文，其提出了SpeculativeRejection，投机拒绝，，虽然也是用于LLM推理生成加速，但是和SpeculativeDecoding，投机采样，场景、方案都很不一样，对于基于LLM进行高质量、大规模数据生成的场景比较有帮助，对...