6月1日·AI领域的新动态：从卷积网络到大模型应用的突破与预测

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6月1日·周六 AI工具和资源推荐

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Yann LeCun 支持卷积网络用于实时图像处理

图灵奖得主、Meta首席科学家Yann LeCun近日在社交媒体上表达了对卷积神经网络（CNN）在实时图像处理任务中的支持。LeCun认为，尽管Vision Transformer（ViT）架构在某些应用中表现出色，但其速度慢且效率低，不适合实时处理高分辨率图像和视频。他提出，在低级别的图像处理中应使用带步幅或池化的卷积，而在高级别使用自注意力机制，这种混合架构已被证明可以与ViT相媲美。LeCun还预测，特斯拉的全自动驾驶系统（FSD）在低级别会使用卷积或更复杂的局部运算符，并在更高级别结合全局循环。这场关于ViT与CNN的讨论反映了计算机视觉领域对于最优架构的持续探索。来源：微信公众号【机器之心】

六位一线AI工程师总结爆火！大模型应用摸爬滚打一年心得公开

六位一线AI工程师和创业者总结了一年来在大模型应用开发上的经验教训，并在社区中引起了热议。他们认为，当前是非机器学习工程师也能将AI集成到产品中的绝佳时机。分享的亮点包括：何时使用长上下文、RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调模型；改变提示词中示例顺序对结果的影响；以及如何评估和监测大模型应用。他们建议从简单的提示词开始，根据应用场景和需求逐步采用RAG和微调。此外，还讨论了大模型的偏好、Agent工作流的管理，以及如何提高输出的多样性和评估的准确性。这些一线工程师的见解为大模型的实际应用提供了宝贵的指导和启发。来源：微信公众号【量子位】

Omost：ControlNet作者推出AI图像生成新工具

ControlNet作者Lvmin Zhang发布了一个名为Omost的创新AI项目，旨在简化图像生成过程中的提示词编写难题。Omost利用大型语言模型（LLM）的能力，通过简短的提示词即可生成具有复杂空间表现的详细图像。该工具通过预定义位置、偏移量和区域参数，帮助用户直观指定图像元素的位置和大小，然后由特定图像生成器根据提供的”蓝图”创建图像。Omost还支持对现有图像布局的保留和单个元素的修改，仅需一句提示词即可完成。目前，Omost提供了基于Llama3和Phi3变体的三种LLM，并允许用户通过GitHub和Hugging Face平台进行尝试和体验。这一新工具的推出，为AI绘画领域带来了更高效和直观的解决方案。来源：微信公众号【量子位】

谷歌DeepMind：GPT-4高阶心智理论彻底击败人类！第6阶推理讽刺暗示全懂了

谷歌DeepMind、约翰斯·霍普金斯大学和牛津大学等机构的研究人员在最新研究中证实，GPT-4在高阶心智理论（ToM）任务上的表现已达到并超越成年人类水平。研究团队通过一套全新的多阶心智理论问答测试（MoToMQA），评估了5个大型语言模型（LLM）和一群成年人的表现。结果显示，GPT-4在第6阶推理任务上的准确率达到93%，显著高于人类的82%。此前，GPT-4已在理解语言中的讽刺和暗示方面展现出超越人类的能力。此项研究进一步表明，GPT-4在广义心智理论能力上已成为大语言模型中的佼佼者，这可能对AI的发展和应用产生深远影响。来源：微信公众号【新智元】

AI发展预测：从基础设施到颠覆性变革（AI后续发展的七个阶段与造富机会）

文章探讨了AI技术作为历史性变革所带来的发展阶段和造富机会。预测将AI发展划分为七个阶段，从底层硬件基础设施如英伟达GPU，到系统级平台如OpenAI，再到垂直领域应用和新兴工种的出现。文章指出，AI的计算模式正发生本质变化，从CPU和程序员提供的算力与智能，转变为GPU、大模型和程序员的协同工作，预示着更高级的自动化和智能体的兴起。AI的颠覆性不仅来自于技术本身的突破，还因为其对现有应用形态的根本改变，将导致信息吞吐方式从分类转向对话。文章强调，尽管AI领域面临资源和商业闭环的挑战，但其潜在的变革性将超越以往所有技术，为社会带来深远的影响。来源：微信公众号【琢磨事】