朱玉可团队新作:看一眼就能模仿,大模型让机器人轻松学会撒盐
朱玉可团队新作:看一眼就能模仿,大模型让机器人轻松学会撒盐在人形机器人领域,有一个非常值钱的问题:既然人形机器人的样子与人类类似,那么它们能使用网络视频等数据进行学习和训练吗?
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在人形机器人领域,有一个非常值钱的问题:既然人形机器人的样子与人类类似,那么它们能使用网络视频等数据进行学习和训练吗?
另一种类似但更高级的「PUA」大模型方法出现了,它可以写下让所有的浏览器和人眼都不可见,只有 AI 模型可以读取的指令。 这种手段早在互联网出现之前就有了,分属于信息科学中的一个子类,这就是「隐写术」(Steganography)。
传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力,需要超大规模的模型,要训练超大规模的AI模型,需要数千,甚至上万的GPU协同工作。
现有的大模型主要依赖固定的参数和数据来存储知识,一旦训练完成,修改和更新特定知识的代价极大,常常因知识谬误导致模型输出不准确或引发「幻觉」现象。因此,如何对大模型的知识记忆进行精确控制和编辑,成为当前研究的前沿热点。
Character.ai 遭遇了前有未有的危机。
让大模型依靠群体的智能。
下半场,中国的AI力量
太平洋证券分析师郑磊认为,下半年以来,国内AI视频模型优势显著。
Mistral 7B诞生一周年之际,法国AI初创公司Mistral再次连发两个轻量级模型Ministral 3B和Ministral 8B,性能赶超Llama 3 8B。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。