Meta AI开发新AI系统,能在毫秒内根据脑电数据中生成图像

通用 AI 智能体产品 Manus的刚上线不久,便吸引了大量用户争相求购邀请码。在产品性能备受瞩目的同时,大家也对 Manus 背后的技术产生了浓厚的兴趣。除了不少团队开始复刻Manus以外,日前一位名为 jian 的用户对 Manus 系统进行了破解,简单地要求 Manus 输出 “/opt/.manus/” 目录下的文件,竟然成功获取了一些重要信息和运行代码。根据 jian 发布的内容显示,Manus 并不是一个独立的模型,而是基于 Claude Sonnet 构建的,同时配备了29种工具来辅助任务,但并未实现多智能体功能。此外,Manus 还使
在医学领域,影像数据的分析一直是一个复杂而繁琐的过程。最近,威尔康奈尔医学院的研究人员开发出了一种名为 LILAC(基于学习的纵向影像变化推断)的全新人工智能系统,能够高效、准确地分析和检测随时间变化的医学影像。这项研究于2月20日发表于《美国国家科学院院刊》,并展示了 LILAC 在多个医学场景中的广泛应用潜力。传统的医学影像分析方法往往需要大量的定制和预处理。以脑部 MRI 数据为例,研究人员通常需要花费大量时间对图像进行调整和修正,以便专注于某个特定的
据 CNBC 报道,Meta 公司正在计划推出一款独立的 AI 助手应用,名为 Meta AI,以更好地与 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini 等 AI 聊天机器人竞争。该应用的发布预计将于公司下一个财政季度,即2025年4月至6月间进行。目前,Meta AI 仅能通过官网及 Meta 旗下的社交应用如 Facebook 和 WhatsApp 访问。随着独立应用的推出,Meta 希望为用户提供更加便捷的使用体验,并增强其在人工智能领域的市场地位。除了推出独立应用外,Meta 还计划测试一项付费订阅服务,旨在为 Meta AI 提供一些尚未透露的新功能。这
近日,Meta AI 团队推出了视频联合嵌入预测架构(V-JEPA)模型,这一创新举措旨在推动机器智能的发展。人类能够自然而然地处理来自视觉信号的信息,进而识别周围的物体和运动模式。机器学习的一个重要目标是揭示促使人类进行无监督学习的基本原理。研究人员提出了一个关键假设 —— 预测特征原则,认为连续感官输入的表示应该能够相互预测。早期的研究方法通过慢特征分析和谱技术来保持时间一致性,防止表示崩溃。而现在的许多新方法则结合了对比学习和掩蔽建模,确保表示能