谷歌非官方博客博主發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在用戶可以在谷歌下載自己的搜索歷史記錄。操作方法很簡單,用戶登陸自己的谷歌賬戶之后,在谷歌主頁右上方點(diǎn)擊齒輪圖 標(biāo),選擇下載即可。谷歌為每個用戶保存了一段時(shí)間的搜索歷史記錄,按照季度存檔供用戶下載。一旦用戶要求下載搜索歷史記錄,用戶會立即通過Gmail獲得 在谷歌Drive上的下載鏈接,用戶可以用zip格式,將其下載到本地硬盤。
https://support.google.com/websearch/answer/6068625?p=ws_history_download&rd=1
需要注意的是,用戶只有在賬戶設(shè)置當(dāng)中打開保存搜索記錄功能,并且登陸到谷歌賬戶,才能下載搜索歷史記錄。下載搜索歷史記錄是谷歌Takeout政策的新內(nèi)容,讓用戶更容易獲得他們自己的數(shù)據(jù)。
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新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗(yàn)證有效性。