太魔幻了！DALL·E2居然能用自创的语言来生成图像，AI模型的可解释性再一次暴露短板
万一DALL·E-2是在向人类发出什么了不得的信号呢？这门语言快学起来！作者｜李梅、刘冰一编辑｜陈彩娴DALL·E 和 DALL·E-2从文本生成图像的魔力，想必大家都已经见识过了。作为深度生成模型，它们能够将文本作为输入，生成匹配给定文本的超逼真图像。不过，DALL·E-2 的一个众所周知的局限性
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国科大&首师大合作综述，「白盒」张量网络：增强量子机器学习的可解释性和效率
深度机器学习在 AI 的各个领域取得了显著的成功，但同时实现高可解释性和高效率仍然是一个严峻的挑战。张量网络（Tensor Network，TN）是一种源自量子力学的成熟数学工具，在开发高效的「白盒」机器学习方案方面显示出了其独特的优势。
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用多模态LLM做自动驾驶决策器，可解释性有了！比纯端到端更擅长处理特殊场景，来自商汤
用多模态大模型做自动驾驶的决策器，效果居然这么好？来自商汤的最新自动驾驶大模型DriveMLM，直接在闭环测试最权威榜单CARLA上取得了SOTA成绩——跑分比基线Apollo还要高4.7，令一众传统模块化和端到端方法全都黯然失色。
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东方财富人工智能首席科学家刘志毅：大模型应用需聚焦专业场景AI治理关键在可解释性
12月6日，上海市临港新片区主办的“2024年滴水湖新兴金融大会”隆重举行。当日下午，在南方财经全媒体集团、21世纪经济报道承办的“2024南财数字金融领航者论坛”上，围绕“数字时代的金融变革新趋势”主题，东方财富人工智能首席科学家刘志毅在圆桌论坛上发表了相关观点。
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决策过程是魔法还是科学？首个多模态大模型的可解释性综述全面深度剖析
本文由香港科技大学（广州）、上海人工智能实验室、中国人民大学及南洋理工大学联合完成。主要作者包括香港科技大学（广州）研究助理党运楷、黄楷宸、霍家灏（共同一作）、博士生严一博、访学博士生黄思睿、上海AI Lab青年研究员刘东瑞等，通讯作者胡旭明为香港科技大学/香港科技大学（广州）助理教授，研究方向为可信大模型、多模态大模型等。
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商汤科技联合创始人：大模型让自动驾驶拥有更好的可解释性
·大模型的长处在于能够找到新的解法，帮助解决新问题，一旦解决以后可以在狭窄领域产生大量数据，重新训练小模型。商汤推出了千亿参数大模型，也会推出针对不同垂直领域的百亿参数小模型，有的小模型甚至可以跑在终端上，成本更低。商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚。今年4月，人工智能软件
