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重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

近日,来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员,通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法(MMCR)的可能性。

来自主题: AI技术研报
4240 点击    2024-10-16 15:44
Transformer推理天花板被谷歌打破?DeepMind首席科学家亮出84页PPT,却遭LeCun反对

Transformer推理天花板被谷歌打破?DeepMind首席科学家亮出84页PPT,却遭LeCun反对

Transformer推理天花板被谷歌打破?DeepMind首席科学家亮出84页PPT,却遭LeCun反对

随OpenAI爆火的CoT,已经引发了大佬间的激战!谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称:CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终,CoT会是通往AGI的正确路径吗?

来自主题: AI技术研报
8560 点击    2024-09-20 19:48
AI探索宇宙结构新突破!超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真

AI探索宇宙结构新突破!超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真

AI探索宇宙结构新突破!超精准场级模拟,半秒完成冷暗物质仿真

AI开启模拟宇宙!近日,来自马克斯·普朗克研究所等机构,利用宇宙学和红移依赖性对宇宙结构形成进行了场级仿真,LeCun也在第一时间转发和推荐。

来自主题: AI技术研报
6613 点击    2024-09-19 19:29
Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

「相比于强化学习(RL),我确实更喜欢模型预测控制(MPC)。至少从 2016 年起,我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。相比之下,模型预测控制是零样本的:如果你有一个良好的世界模型和一个良好的任务目标,模型预测控制就可以在不需要任何特定任务学习的情况下解决新任务。这就是规划的魔力。这并不意味着强化学习是无用的,但它的使用应该是最后的手段。」

来自主题: AI资讯
7359 点击    2024-08-26 16:25
ChatGPT「秘方」竟在拖LLM后腿?Karpathy、LeCun联手开怼RLHF!

ChatGPT「秘方」竟在拖LLM后腿?Karpathy、LeCun联手开怼RLHF!

ChatGPT「秘方」竟在拖LLM后腿?Karpathy、LeCun联手开怼RLHF!

RLHF到底是不是强化学习?最近,AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示:比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习,RLHF还差得远呢。

来自主题: AI资讯
6447 点击    2024-08-10 10:32