
迈向机器人领域ImageNet,大牛Pieter Abbeel领衔国内外高校共建RoboVerse,统一仿真平台、数据集和基准
迈向机器人领域ImageNet,大牛Pieter Abbeel领衔国内外高校共建RoboVerse,统一仿真平台、数据集和基准大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而,机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而,机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
最近,斯坦福大学教授李飞飞接受了硅谷著名投资人 Reid Hoffman 和 Aria Finger 的联合播客专访。在这场对话中,李飞飞主要探讨了以下主题: ImageNet 的灵感源于难以避开模型的过拟合问题,李飞飞意识到与其苦心改进模型,不如用数据驱动。
图形学的并行计算和边际计算,在模拟物理世界和机器人训练中起到了关键作用。
在2024年的AI领域,我们正在见证一个有趣的转折。 OpenAI的进展节奏明显放缓,GPT-5迟迟未能问世,“Scaling Law”成了天方夜谭,即便是年初震撼业界的视频生成模型Sora,也未能如期实现“全面开放”的承诺。
空间智能版ImageNet来了,来自斯坦福李飞飞吴佳俊团队!
经过三年的努力,ImageNet成为了一个包含1500万张互联网图像的数据集,涵盖了22000个物体类别概念。
Alexnet对人工智能世界具有象征意义,因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起,第一个要素是神经网络,第二个要素是大数据,即使用ImageNet,第三个要素是GPU计算......
World Labs 的创始团队中,有 ImageNet、NeRF、Style Transfer 和 Gaussian Splats 作者在列。
CRATE-α是一种新型Transformer架构变体,通过设计改进提升了模型的可扩展性、性能和可解释性,CRATE-α-Base在ImageNet分类任务上的性能显著超过了之前最好的CRATE-B模型,其性能会随着模型和数据集规模扩大而继续提升。
要怎么介绍李飞飞?