AI 解锁新技能：分析街景图片实现定位，准确率 92%

AI 解锁新技能：分析街景图片实现定位，准确率 92% 来自斯坦福大学的科研团队基于 OpenAI 的 CLIP 神经网络，推出了预测图像地理位置（PIGEON）项目，可以分析街景图片，猜测图片所在地，准确率高达 92%。 PIGEON 应用程序可以有效分析街景照片，确认照片的确切位置，准确率高达 92%，超过 40% 的猜测，可以将位置缩小到距离确切位置 25 公里的范围内。 在和知名 GeoGuessr 玩家 Trevor Rainbolt 的对决中，PIGEON 连续 6 场胜利，PIGEON 在 GeoGuessr 玩家中排名前 0.01%。来源， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

斯坦福大学做出来一个几乎没有幻觉的大语言模型：WikiChat

斯坦福大学做出来一个几乎没有幻觉的大语言模型：WikiChat WikiChat 在与人类用户聊近期的一些话题时，事实准确性高达 97.9% ，比 GPT-4 高出 55.0%，用户评价也更高。WikiChat 7 通过以下7个步骤来减少模型幻觉，值得参考。

斯坦福大学推出 DetectGPT ,阻止学生用 AI 写作业

斯坦福大学推出 DetectGPT ,阻止学生用 AI 写作业 据调查显示，美国 89% 的大学生在用 ChatGPT 做作业。近日，针对学生们屡禁不止的行为，斯坦福研究人员推出了 DetectGPT，便于检测出 AI 生成文本。 是基于大型语言模型（large language models，LLM）生成文本的特定倾向，从而可以判断文本是否是 AI 生成的。 1 月 26 日，相关研究论文以《》为题，在网站 arXiv 上发布。 标签: #ChatGPT #DetectGPT #斯坦福 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

斯坦福大学刚刚推出了基于辅助全息成像技术的未来AR眼镜原型

斯坦福大学刚刚推出了基于辅助全息成像技术的未来AR眼镜原型 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 斯坦福大学的全息 AR 眼镜原型。目前，实验室版本的视场角很小，在实验室里只有 11.7 度，远远小于 Magic Leap 2 甚至微软 HoloLens。但是，斯坦福大学的计算成像实验室有一整页的资料，上面有一个又一个的视觉辅助工具，这些辅助工具表明，该实验室可能在研究一些特别的东西：更薄的全息组件堆叠，几乎可以放入标准眼镜框中，经过训练，可以投射出逼真的、全彩的、移动的 3D 图像，这些图像会在不同深度出现。现有 AR 眼镜（a）和原型眼镜（b）与 3D 打印原型眼镜（c）的光学效果对比。图片：斯坦福计算成像实验室与其他 AR 眼镜一样，这些眼镜也使用波导，波导是引导光线穿过眼镜进入佩戴者眼睛的部件。但研究人员说，他们已经开发出一种独特的"纳米光子元表面波导"，可以"消除对笨重的准直光学器件的需求"，并开发出一种"学习型物理波导模型"，利用人工智能算法大幅提高图像质量。该研究称，这些模型"利用相机反馈自动校准"。无论是真实物体还是增强物体，都可以有不同的深度。尽管斯坦福大学的这项技术目前还只是一个原型，其工作模型似乎是固定在长凳上的，框架也是3D打印的，但研究人员希望能颠覆目前的空间计算市场，这个市场还包括苹果的Vision Pro、Meta的Quest 3等笨重的直通式混合现实头盔。博士后研究员 Gun-Yeal Lee 帮助撰写了这篇发表在《自然》杂志上的论文，他说，目前还没有其他 AR 系统能在性能和紧凑性方面与之相比。像 Meta 这样的公司已经斥资数十亿美元购买和构建 AR 眼镜技术，希望最终能生产出大小和形状与普通眼镜无异的完美产品。目前，Meta 的雷朋眼镜没有板载显示屏，但我们去年获得的泄露的 Meta 硬件路线图显示，Meta 第一款真正的 AR 眼镜的目标日期是 2027 年。 ... PC版： 手机版：

防止聊天机器人“造谣”，谷歌 DeepMind、斯坦福大学研究人员推出 AI 事实核查工具

防止聊天机器人“造谣”，谷歌 DeepMind、斯坦福大学研究人员推出 AI 事实核查工具 （英文） 研究人员推出了一种基于大语言模型的工具 搜索增强事实评估器（IT之家注：原名为 Search-Augmented Factuality Evaluator，简称 SAFE），可对聊天机器人生成的长回复进行事实核查。