Meta AI的研究人员与学术伙伴共同开发了一种创新系统——MILS（多模态迭代LLM求解器），该系统能在无需经过专门训练的情况下，教大型语言模型处理图像、视频和音频。MILS依赖于语言模型的自然问题解决能力，而非大量的数据训练，展现了其独特的优势。MILS的工作原理是通过将两个AI模型配对来进行任务解决:一个是“生成器”，负责提出任务解决方案，另一个是“评分器”，用来评估生成方案的效果。评分器提供的反馈可以帮助生成器不断优化答案，直到达到令人满意的结果。举例来说
在脑 - 机接口（BCI）技术日益发展的今天，Meta AI 最新推出的 Brain2Qwerty 模型为这一领域带来了新的希望。BCI 旨在为有言语或运动障碍的人群提供沟通手段，但传统的方法通常需要侵入性手术，比如植入电极，这不仅存在医疗风险，还需要长期维护。因此，研究者们开始探索非侵入性的替代方案，尤其是基于脑电图(EEG)的方法。然而，EEG 技术面临着信号分辨率低的问题，影响了其准确性。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyBrain2Qwerty 的推出正是为了解决这一难题。这款深度学习
近日，谷歌 DeepMind 开发的一款 AI 系统 ——AlphaGeometry2，成功超越了国际数学奥林匹克（IMO）金牌选手的平均水平，在几何问题解答上表现优异。AlphaGeometry2是 DeepMind 在去年发布的 AlphaGeometry 系统的升级版，研究团队在最新的研究中指出，该系统能解决过去25年间 IMO 的84% 几何问题。那么，为什么 DeepMind 会关注这样一个高中的数学竞赛呢?研究人员认为，解决复杂几何问题的新方法可能是提升 AI 能力的关键，尤其是在欧几里得几何方面。证明数学定理需要推理能力和选择合适解决步骤的能力
谷歌 DeepMind 研究实验室最新推出的 AI 系统 AlphaGeometry2，在解决几何问题方面表现出色，超越了国际数学奥林匹克（IMO）比赛中的平均金牌得主。该系统被认为是 AlphaGeometry 的改进版本，研究人员表示，AlphaGeometry2能够解决过去25年 IMO 中84% 的几何问题。为什么 DeepMind 会关注这样的高中数学竞赛呢?他们认为，寻找解决复杂几何问题的新方法，特别是欧几里得几何，可能是提升 AI 能力的关键。证明数学定理或解释定理（如勾股定理）为何成立，需要逻辑推理和选择多个可能步骤的能力。如果
