云上和云下,隔云如隔山?
数据分两地,两手抓不住?
跨云SLA不一致,疲于应对劳心神?
... ...
老兄,你是否也在忍受这样的云困扰
却苦无良方?
别急别急其实这叫“云消化不良”综合症
既是综合症,自然症状种类众多???不过
戴尔科技有妙方
一云在手,百病皆除~
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好文章,需要你的鼓励
Captions公司研究团队开发的Mirage模型实现了从音频直接生成说话视频的突破。该技术能准确生成与声音匹配的面部表情、唇型同步、手势动作和环境背景,甚至可仅从音频推测说话者外貌特征。基于统一的Diffusion Transformer架构,Mirage避免了传统方法的复杂专用模块设计,展现出卓越的情感表达和细节还原能力,为内容创作、教育培训和无障碍技术等领域开辟了新的应用可能。
牛津大学研究发现,尽管大语言模型在医学考试中表现出色,但在实际应用中效果大打折扣。研究显示,LLM直接测试时能94.9%准确识别病症,但人类使用LLM诊断时准确率仅34.5%,甚至低于不使用AI的对照组。问题源于用户提供信息不完整、LLM理解偏差等人机交互问题。专家指出,仅凭非交互式基准测试评估LLM存在误导性,需要真实的人机交互测试才能准确评估AI系统的实际性能。
NAVER和KAIST研究团队发现,先进AI模型在数学题自我修正方面存在严重缺陷。他们创建的MMRefine基准测试揭示,即使是GPT-4O等顶级模型也只能成功修正约23%的错误答案,而且经常将正确答案改错。研究发现不同模型在处理六种错误类型时表现差异巨大,特别是小型模型在空间推理修正上竟然超越了大型模型,颠覆了"越大越好"的认知。