
138 亿美元的 Scale AI:解决正确的问题,做「技术含量最低」的生意
138 亿美元的 Scale AI:解决正确的问题,做「技术含量最低」的生意Scale AI 的创始人 8 年前意识到,所有干 AI 的都认为数据至关重要,但没多少人把数据当成主业。
Scale AI 的创始人 8 年前意识到,所有干 AI 的都认为数据至关重要,但没多少人把数据当成主业。
知识图谱作为结构化知识的重要载体,广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment)任务所要解决的核心挑战。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现,充分利用LLM的自回归特性,可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
紧跟着Meta的重磅发布,Mistral Large 2也带着权重一起上新了,而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争,还支持单节点部署。
AI 竞赛正以前所未有的速度加速,继 Meta 昨天推出其新的开源 Llama 3.1 模型之后,法国 AI 初创公司 Mistral AI 也加入了竞争。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用,代码已开源。
Llama 3.1 405B“最强模型”宝座还没捂热乎,就被砸场子了——
为何会发生?可以避免吗?
继去年初的第一代VALL-E模型之后,微软最近又上新了VALL-E 2模型,标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。
ICML 2024时间检验奖出炉,贾扬清共同一作论文获奖!