苏黎世联邦理工学院
AI胡说八道这事,终于有人管了?
想象一下,如果 ChatGPT 等 AI 大模型在生成的时候,能把自己不确定的地方都标记出来,你会不会对它们生成的答案放心很多? 上周末,OpenAI 发的一篇论文引爆了社区。 这篇论文系统性地揭示了幻觉的根源,指出问题出在奖励上 —— 标准的训练和评估程序更倾向于对猜测进行奖励,而不是在模型勇于承认不确定时给予奖励。
9/10/2025 1:27:00 PM
机器之心
偏微分方程有了基础模型:样本需求数量级减少,14项任务表现最佳
本文提出的 Poseidon 在样本效率和准确率方面都表现出色。偏微分方程(PDEs)被称为物理学的语言,因为它们可以在广泛的时间 - 空间尺度上对各种各样的物理现象进行数学建模。常用的有限差分、有限元等数值方法通常用于近似或模拟偏微分方程。然而,这些方法计算成本高昂,特别是对于多查询问题更是如此,因而人们设计了各种数据驱动的机器学习(ML)方法来模拟偏微分方程。其中,算子学习( operator learning)算法近年来受到越来越多的关注。然而,现有的算子学习方法样本效率并不高,因为它们需要大量的训练样例才能
6/11/2024 12:52:00 AM
机器之心
CMUÐ实现突破:机器狗点满敏捷值天赋,超高速穿越障碍,速度与安全兼备!
足式机器人领域又一次迎来创新!CMU 与 ETH Zurich 团队联合研发了一个名为 「敏捷但安全」(ABS,Agile But Safe)的新框架,为四足机器人在复杂环境中实现高速运动提供了解决方案。ABS 不仅在避免碰撞方面展现出高效能力,还在极速上达到了前所未有的 3.1 米秒!在高速机器人运动领域,实现同时兼顾速度和安全一直是一大挑战。但现在,卡内基梅隆大学(CMU)和苏黎世联邦理工学院(ETH)的研究团队带来了突破性进展。他们开发的新型四足机器人算法,不仅能在复杂环境中高速行进,还能巧妙避开障碍,真正做
2/5/2024 2:52:00 PM
机器之心
画个框、输入文字,面包即刻出现:AI开始在3D场景「无中生有」了
现在,通过文本提示和一个 2D 边界框,我们就能在 3D 场景中生成对象。看到下面这张图了没?一开始,盘子里是没有东西的,但当你在托盘上画个框,然后在文本框中输入文本「在托盘上添加意大利面包」,魔法就出现了:一个看起来美味可口的面包就出现在你的眼前。房间的地板上看起来太空荡了,想加个凳子,只需在你中意的地方框一下,然后输入文本「在地板上添加一个矮凳」,一张凳子就出现了:相同的操作方式,在圆桌上添加一个茶杯:玩具旁边摆放一只手提包统统都可以:我们可以从以上示例看出,新生成的目标可以插在场景中的任意位置,还能很好地与原
1/24/2024 2:31:00 PM
机器之心
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