Kyndi 推出最新版本的生成式人工智能答案引擎
最新消息，Kyndi 推出了 Kyndi 6.0，这是其生成式人工智能答案引擎的最新版本，旨在增强企业的知识管理和人工智能透明度。 该版本立即可用，引入了旨在简化内容和知识管理流程的创新功能。 这些功能为寻求优化知识管理和信息检索体验的组织扩展了生成式人工智能的用例。Kyndi 6.0 引入了应对这些挑战的基本功能：主题：使内容领导者能够使用生成式人工智能在一小时内策划、验证和管理知识库，确保准确性和相关性。引文：提供人工智能驱动的用户界面，显示内容来源引文，增强可解释性。 用户还可以复制引文以供将来参考。最终用户反馈：允许用户提供反馈，包括“喜欢/不喜欢”评级以及对不满意答案的详细见解。 该反馈系统可帮助内容团队完善知识库。查询导出：简化查询历史记录导出和导入，以优化系统性能。来源：DATAVERSITY
Toyota在机器人新行为教学方面取得突破
丰田研究院 (TRI) 宣布了一项基于扩散策略的突破性生成人工智能方法，可快速、自信地向机器人传授新的灵巧技能。 这一进步显着提高了机器人的实用性，是朝着为机器人构建“大型行为模型（LBM）”迈出的一步，类似于最近彻底改变了对话式人工智能的大型语言模型（LLM）。TRI 已经使用新方法教会了机器人 60 多种困难而灵巧的技能，包括倒液体、使用工具和操纵可变形物体。 这些成就是在没有编写一行新代码的情况下实现的； 唯一的变化是为机器人提供新数据。 在此成功的基础上，TRI 制定了雄心勃勃的目标，即到今年年底教授数百项新技能，到 2024 年底教授 1,000 项新技能。目前可以实现教会机器人在新场景中发挥作用并执行各种行为。 这些技能不仅限于“拾取和放置”或简单地拾取物体并将其放在新位置。 TRI 的机器人现在可以通过各种丰富的方式与世界互动——有一天，机器人将能够在日常情况以及不可预测、不断变化的环境中为人们提供支持。来源：Toyota
DeepMind新AI模型AlphaMissense可预测遗传疾病
期，Google DeepMind发布了一款名为AlphaMissense的新型人工智能模型，该模型专注于分析DNA突变对健康的影响，预测基因错义变异的致病性，从而加速了罕见疾病的研究。该模型不仅为医学研究领域带来了革命性的工具，还展示了人工智能在生物学中的广泛应用潜力。AlphaMissense的突出特点是其高度准确的预测能力。它可以为每种错义变异分配一个0到1之间的致病性评分，评分越高，该变异导致疾病的可能性越大。研究表明，AlphaMissense的准确度达到了惊人的90%，其中89%的变异已经被正确分类。这意味着遗传学家和医生可以更快速地识别患者DNA中的潜在基因突变，从而更迅速地进行诊断和治疗。来源：凤凰新闻-站长之家
韩国AI研究机构出品！MagiCapture:个性化生成高分辨率肖像照片
韩国的一家人工智能研究机构近日发布了名为MagiCapture的新技术，该技术旨在解决肖像照片个性化生成的多概念定制挑战。传统上，人们需要前往照相馆，经历昂贵和耗时的图片编辑过程，才能获得适合简历或婚礼庆典等场合的高质量肖像照片。Magi Capture的目标是自动化这一过程，让用户只需使用几张自拍照和一些参考照片，即可获得特定风格的高分辨率肖像照片，如护照照片或个人资料照片。Magi Capture使用参考图片，让用户能够提供更细粒度的建议，从而使生成的肖像更加符合预期。agi Capture通过组合提示学习实现主题和风格创意的融合。这个过程将组合提示作为培训的一部分，并强化源材料和参考风格的紧密结合。辅助损失和假标签等技术被用来实现信息解缠和避免信息泄漏。这一方法在定量和定性评估中表现出比其他基线方法更好的性能，并且可以轻松应用于生成非人类物体的图像。来源：凤凰新闻-站长之家
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