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AI李飛飛
本頁是關于頻道"AI李飛飛"的所有博文,按照時間倒序展現。實時更新。
總數
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李飛飛團隊用不到50美元訓練出媲美DeepSeek R1的AI推理模型
i黑馬
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1月前
近日,李飛飛等斯坦福大學和華盛頓大學研究人員以不到50美元的云計算費用訓練了一個名叫s1的人工智能推理模型。該模型在數學和編碼能力測試中的表現與OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型類似。研究人員表示,s1是通過蒸餾法由谷歌推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking Experimen
“AI教母”李飛飛:世界是三維的,我們需要尊重這一事實
虎嗅網
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3月前
在人工智能(AI) 領域,斯坦福大學教授李飛飛被稱為“AI 教母”。 她在深度學習革命中發揮了重要作用,多年來一直致力于創建 ImageNet 數據集和競賽,該數據集和競賽要求人工智能系統識別 1000 個類別的物體和動物。2012年,一個名為 AlexNet 的神經網絡在 ImageNet 競
李飛飛空間智能首秀:AI靠單圖生成3D世界,可探索,遵循基本物理幾何規則
i黑馬
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3月前
12月3日消息,李飛飛空間智能首個項目發布:僅憑借1張圖,就能生成一個3D游戲世界的AI系統!重點在于,生成的3D世界具有交互性。能夠像玩游戲那樣,自由地移動相機來探索這個3D世界,淺景深、希區柯克變焦等操作均可行。這個AI系統直接預測3D場景。所以場景在你移開視線再回來時不會發生變化,并且遵循基本的3D幾何物理規則。
京東年內第四次提薪;李飛飛 AI 公司獲 2.3 億美元融資;余承東回應「搞足球提議
極客公園
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6月前
決定在美國未來命運,TikTok 及字節跳動下周一將出席法庭聽證會9 月 13 日消息,據路透社報道,TikTok 和母公司字節跳動將在下周一面臨一場關鍵的法庭聽證會。據悉,這場「法律戰」旨在阻止一項可能在明年 1 月 19 日禁止 1.7 億美國人使用該應用的法律。美國哥倫比亞特區上訴法院將就這一法律挑戰舉行口頭辯論
AI VC Radical Ventures 融資近 8 億美元,李飛飛、Hinton支持;谷歌發布四款 AI 手機丨AI情報局
雷鋒網
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7月前
今日融資快報專注于 AI 的 VC Radical Ventures 融資接近 8 億美元Radical Ventures是一家加拿大風險投資公司,已為新基金籌集了近 8 億美元的資金,其資產管理規模將擴大至 18 億美元。該公司在過去七年中主要投資于非常早期的人工智能初創公司,包括 Cohere Inc. 和 Cov
李飛飛所創 World Labs 估值或超 10 億美元;傳字節將于 19 日公布文生圖/視頻等 AI 模型進展丨AI情報局
雷鋒網
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8月前
今日融資快報李飛飛旗下AI初創企業World Labs估值已超10億美元英國《金融時報》報道,著名華裔計算機科學家李飛飛創辦的World Labs估值已經趕超10億美元。該創企主要利用類似人類的視覺數據處理技術,使AI具備高級推理能力。據知情人士透露,從今年4月成立至今,World Labs已經進行了兩輪融資,投資方包
李飛飛:在成為“AI教母”之前
虎嗅網
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9月前
在人工智能領域,李飛飛是大家耳熟能詳的名字,她是全球最知名的75后女科學家之一,被稱為“人工智能教母”。從一個貧困的移民女孩,到站在科學革命的最前沿,李飛飛經歷了怎樣的成長過程?她如何推動計算機視覺技術的發展?本期視頻,一起聽聽李飛飛的奮斗之路。
OpenAI或將推搜索引擎,挑戰谷歌;李飛飛AI公司獲融資,主打「空間智能」;嫦娥六號發射成功,開啟月球之旅
極客公園
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10月前
斯坦福人工智能領袖李飛飛打造「空間智能」初創公司六位消息人士告訴路透社,著名計算機科學家李飛飛正在建立一家初創公司,該公司利用類似人類對視覺數據的處理,使人工智能(AI)能夠進行高級推理,這將是該技術的一次飛躍。李飛飛被認為是人工智能領域的先驅,她在最近的種子輪融資中為公司籌集了資金。其中三位消息人士稱,投資方包括硅谷
斯坦福李飛飛新作登 PNAS:AI 與人類互動才能提高智能水平
雷鋒網
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2年前
作者 | 李梅編輯 | 陳彩嫻人類從與他人的互動中學習,而目前的人工智能卻常常只能在與社會隔離的環境中學習。所以當我們把一個智能體放到真實世界中時,它會不可避免地在遇到大量新的數據,無法應對不斷變化的新需求。如何將智能體從只有一堆書的房間里“解放”出來,讓它在廣闊的社會情境中學習,是一個新的挑戰。最近,斯坦福大學計算機
斯坦福李飛飛團隊新研究登 Nature 子刊:實現可信 AI,數據的設計、完善、評估是關鍵
雷鋒網
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2年前
作者 | 李梅、王玥編輯 | 陳彩嫻在當前 AI 模型的開發以模型為中心轉向以數據為中心的趨勢下,數據的質量變得尤為重要。在以往的 AI 開發流程中,數據集通常是固定的,開發工作的重點是迭代模型架構或訓練過程來提高基準性能。而現在,數據迭代成為重心,因此我們需要更系統的方法來評估、篩選、清洗和注釋用于訓練和測試 AI
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