[图片] 融媒先锋 生成式AI助力下新闻创作的发展新趋势——以《人民数据AI大模型综合能力测评报告》作为分析 谭琳; 4-7 大型语言模型对学术期刊编辑出版的影响与应对策略 孙司宇; 8-9+41 传媒研究 新闻采编人员职业素养提升探析 丁冬; 10-12 新媒体时代主流媒体核心竞争力的提升思考 赵春红; 13-15 数字媒体技术对新闻传播的影响 尹艳涛; 16-18 广电新闻如何用好微视频这把“双刃剑” 成芳;陈更生; 19-20
生成式AIAI大模型大语言模型
崔编 2024-10-23
据智源研究院，下一token预测已在大语言模型领域实现了ChatGPT等突破，但是在多模态模型中的适用性仍不明确，多模态任务仍然由扩散模型(如StableDiffusion)和组合方法(如结合CLIP视觉编码器和LLM)所主导。该模型只基于下一个token预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。
智源大语言模型ChatGPTStable Diffusion
新京报 2024-10-22
介绍 本文为我为公司所写 AI 项目的调研文件，希望能对有类似需求的创业公司有所帮助，以下为文件全文 大语言模型 在介绍大语言模型前，先来厘清几个基本概念 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 什么
大语言模型机器学习深度学习人工智能
xiaohezi 2024-10-22
短期内有两个AI问题，无法彻底解决——幻觉与风格，但可以尽量优化。①AI大模型的“幻觉”问题AI大模型在生成文本时可能产生不准确或虚构的信息，这种现象被称为“幻觉”。为了减少幻觉，提出了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，该技术将大型语言模型与知识检索系统相结合，通过检索相关信息来生成更准确的回答。RAG技术相较于传统大模型，能显著提高回答的准确性。斯坦福大学的研究显示，引入RAG后，语言模型的准确率从34.7%提升至94%。尽管长上下文模型在处理大量文本时有优势，
AI大模型大语言模型斯坦福
言寡意多 2024-10-22
撰文 | 纪振宇（腾讯新闻《潜望》特约作者）2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论，原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿），并非是传统意义上的物理学家，而是一位极具声望的人工智能研究科学家，被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。近年来，由于ChatGPT等大语言模型的出现，催生出新一轮生成式人工智能的热潮。此时Hinton获奖，无疑令该奖项被赋予了别样的意义，也引发了许多的猜测，例如诺贝尔奖是否也在追逐人工智能热点？Hinton的研究工作究竟与物理学有何关联？带
腾讯人工智能ChatGPT大语言模型
返朴科普 2024-10-22
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