Google DeepMind 用 Gemini Deep Think 加速数学与科学发现
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍由 Gemini Deep Think 驱动的数学研究智能体 Aletheia 及跨学科研究案例。
推荐理由:DeepMind 公开了 Gemini Deep Think 在数学与理论计算机科学研究中的两篇论文,读者可了解其智能体工作流与分级评估方式。
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍由 Gemini Deep Think 驱动的数学研究智能体 Aletheia 及跨学科研究案例。
推荐理由:DeepMind 公开了 Gemini Deep Think 在数学与理论计算机科学研究中的两篇论文,读者可了解其智能体工作流与分级评估方式。
Google DeepMind 发布 D4RT(Dynamic 4D Reconstruction and Tracking),用统一的编码器-解码器 Transformer 架构完成动态场景的 4D 重建与追踪。
推荐理由:D4RT 把动态场景重建统一进单一框架,并给出 18x 至 300x 的加速数据,可据此判断 4D 重建的实时化路径。
Hugging Face 在 Transformers 库中加入 Perceiver IO,这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云及其组合的 Transformer 类模型,并随附示例 Space 与 notebook。
推荐理由:Hugging Face 把 Perceiver IO 接入 Transformers,读者可了解这套架构如何用 latent 空间统一处理文本、图像、音频与光流。
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法,通过让人类指出两种候选行为中哪一个更好,来推断人类想要的目标。OpenAI 称,构建安全 AI 系统的一步是免去人类手写目标函数,因为用简单代理替代复杂目标或把复杂目标写偏一点,都可能导致不良甚至危险的行为。
推荐理由:OpenAI 与 DeepMind 安全团队提出用人类偏好比较替代手写目标函数,为对齐研究提供了一条早期思路。