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谈谈中国第一款AI搜索产品——天工AI

从最初通过书籍资料进行搜索,变成互联网时代利用web网站进行搜索,再到移动互联网时代在社媒平台进行搜索,如今变成被火热讨论的新模态——利用AI进行搜索,不知不觉中人们的搜索习惯已经完成了多次跃迁。在谈AI搜索将如何改变人们的搜索习惯甚至生活习惯之前,需要先聊聊中国第一款AI搜索产品。2023年8月23日,昆仑万维低调发布了「天工AI」,国内第一款AI搜索,获得一众好评。此后国内大小厂商纷纷跟进推出AI搜索,但「天工AI」始终在各类AI搜索产品中保持着绝对优势的产品体验,或许我们可以从天工AI的发展历程中找到AI搜索
3/4/2024 3:42:00 PM
新闻助手

Protein BLAST会成为过去吗?AlphaFold等对蛋白结构的搜索是否会取代对序列的搜索

编辑 | 白菜叶像 AlphaFold 这样的蛋白质结构搜索工具会用 BLAST 取代蛋白质序列搜索吗?德累斯顿工业大学的研究团队讨论了使用结构搜索进行远程同源性检测的前景,以及为什么蛋白质 BLAST 作为领先的序列搜索工具应努力纳入结构信息。BLAST 广泛用于分子生物学中搜索核苷酸和蛋白质序列。BLAST 推出三十年后,结构预测出现了重大突破,出现了 RoseTTAFold 和 AlphaFold 等工具。因此,主要序列数据库中的每个蛋白质序列现在都带有一个 3D 折叠模型。虽然这不会影响(非编码)核苷酸序列
12/12/2023 11:52:00 AM
ScienceAI

对标ChatGPT,Stack Overflow推出了自己的生成式AI工具

该来的还是要来,全球最大的的程序员问答网站 Stack Overflow 在 AI 领域也终于有了动作。
7/28/2023 3:26:00 PM
机器之心

首个基于交互式网页搜索的中文问答开源框架,清华、人大、腾讯联合发布WebCPM

来自清华、人大、腾讯的研究人员共同发布了中文领域首个基于交互式网页搜索的问答开源模型框架 WebCPM
5/22/2023 3:25:00 PM
机器之心

微软必应升级:注册就能用,聊天画图两不误,WolframAlpha任你调用

三个月前,微软推出了对话 AI 大模型 ChatGPT 加持的新必应和 Edge 浏览器,使得搜索体验更加多样化且更为方便、高效。必应为用户带来了更好的搜索结果和问题答案,并提供了创造和撰写的能力,通过自然语言聊天将易用性提升到全新水平。
5/5/2023 2:52:00 PM
机器之心

腾讯获国际信息检索领域国际权威比赛两项冠军,展示AI大模型技术实力

近日,信息检索领域国际顶级学术会议WSDM(Web Search and Data Mining)宣布了WSDM CUP 2023竞赛成绩,来自腾讯的研究团队基于大模型预训练、搜索排序以及集成学习等技术上的突破,在无偏排序学习和互联网搜索预训练模型赛道上的两项任务中获得冠军,体现了在该领域的领先技术实力。ACM WSDM(Web Search and Data Mining) 会议是信息检索领域顶级会议之一,由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办,在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高
3/15/2023 11:38:00 AM
新闻助手

谷歌最高优先级项目曝光:下一代AI搜索,誓要打败ChatGPT

岁末年初,科技公司似乎集体进入了反思阶段。过去一个月里,谷歌创始人拉里・佩奇、谢尔盖・布林与公司高管一直在开会,讨论新型 AI 聊天机器人。
2/2/2023 2:27:00 PM
机器之心

无需训练,自动扩展的视觉Transformer来了

来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的研究者提出了一个无需训练就能自动扩展框架 As-ViT,其能以高效和有原则的方式自动发现和扩展 ViT。
4/10/2022 12:49:00 PM
机器之心

干货速递,百度BML自动超参搜索技术原理揭秘与实战攻略!

在人工智能领域,算法工程师在训练神经网络模型的过程中,完成网络构建和准备好训练数据后,往往需要对模型进行各种参数优化,以获得更好的模型效果。但调参其实并不简单,背后往往是通宵达旦的参数调试与效果验证,并需要做大量的实验,不仅耗时也耗费大量算力。这个时候,往往想尝试自动超参搜索,但又开始担心算力要求所带来的额外训练成本。莫慌!百度全功能AI开发平台BML带着免费算力额度与自动超参搜索能力来了!先来介绍百度最近全新升级的BML,何方神圣?全功能AI开发平台BML(Baidu Machine Learning) ,是为企
8/11/2021 3:37:00 PM
百度大脑

CVPR 2021 | Facebook提出FP-NAS:搜索速度更快、分类精度更高、性能更好

来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样,能够减少采样样本达 60%,加速搜索快 1.8 倍。此外,该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略,进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的
4/8/2021 3:12:00 PM
机器之心