AI实时解读大脑信号,7倍速还原图像关键视觉特征,LeCun转发

AI实时解读大脑信号,7倍速还原图像关键视觉特征,LeCun转发

萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI现在,AI已经能实时解读大脑信号了!这不是耸人听闻,而是Meta的一项新研究,能够凭脑信号猜出你在0.5秒内看的图,并用AI实时还原出来。在此之前,AI虽然已经能从大脑信号中比较准确地还原图像,但还有个bug——不够快。为此,Meta研发了一个新解码模型,让AI光是图像检索的速度就提升了7倍,几乎“瞬间”能读出人在看什么,并猜出个大概。像是一个站立

900亿美元超级独角兽,陷入生存烦恼

900亿美元超级独角兽,陷入生存烦恼

近期OpenAI动作频频,而且个个惊雷贯耳,接连爆出要自研芯片、要与苹果前首席设计师一同打造AI硬件设备。同时ChatGPT的更新接踵而至:接入Windows、重新联网,实现多模态交互,甚至做到了既能看图、又能听声音、还能说话...也就是说,OpenAI的进化速度,越来越快了。模型越牛,估值越高。在过去一年时间,OpenAI的估值也从260亿美元翻到了最高900亿美元,在还没上市的超级独角兽里仅次

87周报:消费级真AR眼镜雷鸟X2正式发布;苹果和Meta开始研发下一代MR产品

87周报:消费级真AR眼镜雷鸟X2正式发布;苹果和Meta开始研发下一代MR产品

本周(10.9-10.15)热点:苹果和Meta已开始研发下一代MR产品;雷鸟创新发布消费级真AR眼镜雷鸟X2,并宣布完成数千万元A+轮融资;Snap关闭AR企业服务部门ARES,预计裁员170人;微软正式完成687亿美元收购动视暴雪的交易;《Beat Saber》发布全新音乐包Linkin Park x Mike Shinoda;《姜饼人酷跑》VR游戏的第一章将于11月30日登陆Meta Que

消息称Meta花500万美元购买一明星形象,只为打造人工智能助理

消息称Meta花500万美元购买一明星形象,只为打造人工智能助理

IT之家 10 月 15 日消息,据 The Information 报道,Meta 公司为了打造人工智能助理,向一位名人支付了高达 500 万美元(IT之家备注:当前约 3655 万元人民币)的费用,只为了使用他的形象和声音。据悉,这位名人只在工作室里工作六个小时,就获得了 500 美元的报酬,合同为期两年。Meta 公司的创始人马克・扎克伯格在上个月的 Connect 活动中展示了这些人工智能

真的不是超模肯豆吗?Meta第一位AI虚拟人物!

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随着科技的日新月异,人工智能 Artificial intelligence 的技术似乎越来越打开了我们的眼界,不仅是为生活带来更多方便,天马行空的想像也能勾勒成画面,还包括了“虚拟网红”的诞生。从简单有趣的拍照特效,到真的有角色出现在形象大片、电影中,甚至连华纳唱片旗下都有虚拟网红,并已经发布了全新作品。这次要向大家介绍的虚拟网红,或许你第一眼会感到满头问号,这位名为 Billie 的 AI 虚

Meta计划曝光:下一个大模型以GPT-4为标准,2024年开始训练

Meta计划曝光:下一个大模型以GPT-4为标准,2024年开始训练

机器之心报道编辑:陈萍随着技术竞赛的升级,Meta 更强大的 AI 系统正在研发当中。在 AI 研究这一领域,Meta 可谓是走在了众多科技公司的前列。自年初以来,我们见证了大型语言模型如雨后春笋般不断涌现,在这一赛道上,Meta 先后开源的 Llama、Llama 2 系列模型在一众模型中脱颖而出,尤其后者的可商用化,为开源社区带来了众多便利,很多人纷纷表示大模型的「安卓时刻」来到了。然而,训练

买更多H100卡,Meta将于明年初训练新模型,能力堪比GPT4

买更多H100卡,Meta将于明年初训练新模型,能力堪比GPT4

为缩小与谷歌、微软、OpenAI等竞争对手的差距,Meta将于明年开始训练新模型,可能开源。根据微软知情人士透露,这个正在开发的新人工智能模型对标OpenAI推出的GPT-4,能够帮助公司构建可生成复杂文本、分析和其他输出的服务。为建设该项目工作所需的数据中心,Meta正在购入更多的H100。根据知情人士透露,尽管Meta与微软合作,在微软的云计算平台Azure上提供Llama 2,但它计划在自己

数十位 AI 大牛愤然离职,解密Meta AI大模型团队内斗始末|钛媒体焦点

数十位 AI 大牛愤然离职,解密Meta AI大模型团队内斗始末|钛媒体焦点

Meta参展2022年在上海举行的进博会(来源:钛媒体App编辑拍摄)过去半年,为了追赶OpenAI的研发脚步,科技巨头Meta公司(前Facebook)接连发布免费开源大语言模型LLaMA、Llama 2以及编程模型Code Llama等,引发了一场关于开源与闭源模型优劣的广泛热议。但对于一些参与Llama大语言模型研发的Meta 科学家们来说却不这样想,普遍认为这款大模型来的太晚了,团队精英