这段视频很有可能是由人工智能(AI)创造的,
两部电影都为太空探索和人类经历提供了独特而发人深省的成百视角。
Prompt:「这个进球为什么如此著名?」
虽然没有解释这个进球为什么那么著名,力碾纷纷给广大网友来了一波在线测试。谷歌
1,眼识压000,000 token 上下文能干啥?
众所周知,遇上抢了它头条的破S频「罪魁祸首」Sora 会怎么样?
这两天,
在这个测试中,视I生上下说明它的成百识别和理解能力确实非常出色。
其次,力碾然后用右手完成扣篮。谷歌
他又输入了梅西在对阵赫塔菲比赛中的眼识压经典单刀进球视频。
此外,破S频帮我构思一个基于主角形象的描述,
Gemini 从 DeepMind 的 Gemini 1.5 Pro 论文中提取「表 8」并解释了这个图表的含义。追求更高的目标。还是要留给观众自己去判断。他又让 Gemini 将一段英语翻译成一个全世界不超过 2000 人使用的语言(萨特兰语)。视频中的人们却没有穿戴任何冬季服装。
一些细节似乎表明这段视频是真实的,
对于文本处理,
然而,」
不过,它处理给定提示时能够接纳的信息就越多 —— 这就使得它的输出更加连贯、但要确定地说还是有些困难。在这两位大佬的 Prompt 里,
这个任务是检验聊天机器人能力的一个很常用的方法。
《星际探索》:归根结底,
对此,Gemini 1.5 完全没能完成这项挑战。
Gemini 1.5 经过推理之后将英语小册子的所有内容很快翻译成萨特兰语。IT之家所有文章均包含本声明。尽管正下着大雪,雪以一种过于规律的方式落下,甚至是时间的界限,一大波千奇百怪的实测就扑面而来:
比如,v (t) = 2t^3 - 8t。用于传递更多信息,二维码、注重情感主题的故事,光影效果也相当逼真。结果仅供参考,
Prompt:「请按照时间顺序列出书中最重要的 50 个(或 100 个)思想或段落,但是把赫塔菲的球员识别成了皇马球员。模型的上下文窗口越大,
Gemini 1.5 输出了《星际穿越》文字记录中最鼓舞人心的 3 句台词。
Prompt:「读完整本书后,它暗示,樱花正盛开。用途广泛的模型,
Prompt:「当一个点 P 在垂直线上移动时,」
最后,这不,视觉效果极佳。且无法处理超过 128,000 token 的文本,
3. 「曾经,需要注意的是,
Prompt:「请编写 10 个句尾为『apple』的句子。
如果你更喜欢史诗般的动作冒险,梅西的球技和运动能力在这幅图片上得到了充分展示,
在这个测试中,
最终,
Gemini 1.5 Pro 在不同的任务和语言中都表现出很强的性能,比如猫的眼睛异常放大,毛皮的质感也过于完美无瑕。触及我们心灵的力量。
对此,
1. 「人类诞生于地球,(b) 当 t ≥ 2 时,如今,则测试了猫在丛林里漫步的视频。
总之,
他还进行了难度很高的数学和逻辑推理测试。要么暗示了两者可能有所联系。
比如,Gemini 1.5 Pro 能够在大约 11 小时的音频资料中,能够实现 100% 的检索完整性,
他又把《炼金术士》这本书的 PDF 全文输入到了 Gemini 1.5 中,我们却沉溺于眼前的琐事,
表 8 的主要的内容是:
与 Gemini 1.0 Pro 相比,并清除地描述了扣篮的细节!
这个过程确实碉堡了。
让 Gemini 1.5 去理解比较两部电影的完整文字内容,
接下来该看哪部电影取决于你的个人喜好:
如果您正在寻找一个更加内省、」—— Brand
这句话揭示了爱的强大能力,通常,Gemini 1.5 Pro 不仅在长文本理解方面表现出色,
无独有偶,给大家进行了一波极限测试。理解长论文中的一个图标的含义。
如今,
当谷歌 Gemini 1.5,Rowan Cheung 又对 Gemini 1.5 进行了一些更加极限的测试:
他让 Gemini 读取了整部《哈利・波特与魔法石》(共 741,028 个 Token)。很多之前难以想象的应用都成为了现实。口令等形式),在处理 100 万 token 的文本时达到 99.7% 的检索完整性。
于是他让 GPT-4 也来跑了一下这个问题,
于是,虽然视频的视觉效果令人赞叹,模型需要在一定的文本范围内检索到 100 个不同的特定信息片段。但它成功识别出了梅西,结果 GPT-4 也没给出正确的结果。GPT-4 Turbo 的性能则飞速下降,
在这个基础之上,该点在时间 t(t ≥ 0)的速度 v (t) 与加速度 a (t) 满足以下条件:(a) 当 0 ≤ t ≤ 2 时,这使它成为一个功能强大、让我们看看谷歌最新推出的大模型到底有多强的实力。Gemini 1.5 Pro 能够在大约 3 小时的视频内容中,我们来看看 Gemini 1.5 Pro 在多模态海底捞针测试中的成绩。樱花却依然绽放。再把剧本中最高潮的部分的台词提取出来。Gemini 1.5 Pro 在所有核心文本功能方面都有显著改进。
Mac McClung 的最后一记扣篮获得了当晚的最高分 ——50 分满分。自己并不确定这里给出的答案是否正确,但据网友评论的说法,带给我们希望。不会有雪。100% 成功检索到各种隐藏的音频片段。那么《星际穿越》可能更有吸引力。超越现状的不屈不挠的精神。并且在整个 100 万 token 的范围内保持了相对稳定的表现
与之对比鲜明的是,
甚至在处理高达 1000 万 token 的文本时,是因为它捕捉到了有史以来最伟大的足球运动员之一梅西在与巴塞罗那最大的对手之一皇家马德里比赛时的场景。樱花在春季开放,它激励我们重新寻找那份对未知的好奇和对更美好未来的追求。甚至超过了后者,强调了人类智慧的力量,
Gemini 1.5 Pro 在许多基准测试中的表现与 Gemini 1.0 Ultra 相当,这个答案是错误的。失去对未来的憧憬的现状。检索准确性仍然高达 99.2%。
参考资料:
https://twitter.com/rowancheung/status/1759280384930459941
https://twitter.com/gabor/status/1758658652263875023
https://twitter.com/rowancheung/status/1759616797328998588
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视频呈现的是日本一条覆盖着雪的街道,Gemini 1.5 Pro 在处理高达 530,000 token 的文本时,它对比了过去人类满怀希望地探索星辰的时代,例如猫的动作自然流畅,请计算点 P 从时间 t = 0 到 t = 3 移动的总距离。我们完全有能力克服挑战,而且还保持甚至改进了其前代产品的核心文本功能。」
1000 万极限海底捞针几乎全绿
最后,我想把它用在 AI 图像生成器里。他又把这个描述在 DALL・E 3 中生成了图片。
在视频处理方面,目的是获取书中主人公的形象描述。来帮助他决定应该看哪部电影。」—— Cooper
这句话是对好奇心、梦想着自己在浩瀚宇宙中的位置。
总而言之,
Gemini 1.5 非常能够从很长的视频中找到了那个获得 50 分满分的扣篮,他让 Gemini 理解整个《星际穿越》的剧本内容,谷歌成功把这个领域「卷」到了 100 万 token(极限为 1000 万 token),能在逆境中为我们指明方向,从谷歌那里获得试用资格的大佬们,
在音频处理方面,将球轻敲篮板后板,就分析视频 AI 痕迹的准确度来看,
不过,
不得不说,并对它们的重要性进行 1 到 10 的评分。
他又让 Gemini 1.5 造 10 个句子,11 小时的音频、
确实 Sora 的视频生成已经到达了真假难辨的地步,但几处明显的问题暗示这个视频可能是 AI 制作的。将我们紧紧相连。谷歌研究人员还开发了一个更通用的版本的「大海捞针」测试。尽管所需的训练计算量更少。表明即使面对宇宙的冷漠,要么明示了视频就是 AI 生成的,超过 30,000 行的代码库,与如今忙于应对日常挑战、The Rundown AI 创始人 Rowan Cheung,
然后,就用了很多长视频来对 Gemini 1.5 的理解能力进行了测试。找到自身的意义和与他人的联系也是至关重要的。Gemini 1.5 Pro 在较短的文本长度上的性能超过了 GPT-4-Turbo,或是超过 700,000 个单词的文本等等。
《星际穿越》:更加乐观和充满希望,但这些问题表明它并非真实场景所拍。忘记了自己的远大理想。这表明它具有很好的泛化能力。我们仰望星空,这凸显了 1.5 Pro 模型效率的提高。问哪一个扣篮得分最高。」
完成这个任务耗时 4 分钟。《星际探索》可能是一个不错的选择。相关和实用。而且 Gemini 的分析也基本到位,
这张图片之所以出名,适用于各种基于文本的任务。我们的潜力不受当前所处环境的限制,以及面对看似难以克服的挑战时坚持不懈的重要性。创下了最长上下文窗口的纪录。一口气处理 1 小时的视频、有理有据。
2. 「爱是唯一能跨越时间和空间,
再者,大佬表示,以人物为驱动力、追求和雄心壮志的重要性的深情提醒。这表明该模型的能力有了明显的提升。拿到内测资格的 AI 圈大佬们,
Gemini 1.5 的真实水平到底怎么样,表现惨烈。但我们的命运远不止于此。
接着,这是一个关于个人成长和人与人之间联系的重要性的故事,也有一些细节让人怀疑,视频是真是假,100% 成功检索到各种隐藏的视觉元素。这与现实中雪的降落方式不符。那时天气温暖,」—— Cooper
这句话深刻地表达了人类探索未知、尽管雪下得非常大,