DeepMind机器人打乒乓球，正手、反手溜到飞起，全胜人类初学者
DeepMind机器人打乒乓球，正手、反手溜到飞起，全胜人类初学者但可能打不过公园里的老大爷？
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10374 点击 2024-08-09 13:12
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但可能打不过公园里的老大爷？
陶哲轩一场新鲜出炉的演讲，为我们带来了一场干货满满的思想盛宴。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文，完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本，大概是Llama 3预训练的15%，耗费资金可达12.9M美元。
谷歌DeepMind推出LLM自动评估模型FLAMe系列，FLAMe-RM-24B模型在RewardBench上表现卓越，以87.8%准确率领先GPT-4o。
谷歌DeepMind的小模型核弹来了，Gemma 2 2B直接击败了参数大几个数量级的GPT-3.5和Mixtral 8x7B！而同时发布的Gemma Scope，如显微镜一般打破LLM黑箱，让我们看清Gemma 2是如何决策的。
OpenAI员工离职创业，AI帝国估值达600亿美元。
刚刚，大模型再次攻下一城！
就在刚刚，谷歌DeepMind最新的数学模型捧得了IMO奥数银牌！它不仅以满分成绩做出了6道题中的4道，距离金牌只有1分之差，而且在第4题上只用了19秒，解题质量和速度惊呆了评分的人类评委。
MoE已然成为AI界的主流架构，不论是开源Grok，还是闭源GPT-4，皆是其拥趸。然而，这些模型的专家，最大数量仅有32个。最近，谷歌DeepMind提出了全新的策略PEER，可将MoE扩展到百万个专家，还不会增加计算成本。