00后,斯坦福辍学做AI创业,AI数据标注独角兽Micro1四年从零到估值173亿
00后,斯坦福辍学做AI创业,AI数据标注独角兽Micro1四年从零到估值173亿其依据是Micro1的25亿美元(约合人民币173亿元)最新估值。福布斯报道称,成立于2022年的Micro1被曝正在以25亿美元估值洽谈新融资,如果Micro1锁定或超过这一估值,安萨里在该公司持有的约42%股份价值将超过10亿美元(约合人民币69亿元)。
其依据是Micro1的25亿美元(约合人民币173亿元)最新估值。福布斯报道称,成立于2022年的Micro1被曝正在以25亿美元估值洽谈新融资,如果Micro1锁定或超过这一估值,安萨里在该公司持有的约42%股份价值将超过10亿美元(约合人民币69亿元)。
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*,以世界模型预测未来状态驱动机器人决策,并实现了持续自我进化,超越π*0.6 实现 SOTA!该模型在叠衣、冲咖啡、折纸盒等真实任务中实现接近 100% 成功率;相比主流基线方法任务成功率提升近 30%;基于超万小时数据训练,其中六成由自研世界模型高保真合成。
2月7日,中文医疗大模型评测平台MedBench公布最新多模态大模型评测榜单,数坤科技的数坤坤多模态医学大模型V3以63.6分拿下第一。在榜单中,V3的表现超过微医、云知声旗下医疗行业大模型,以及OpenAI、谷歌、阿里千问旗下通用大模型。
灵初智能选择了一条更为激进的技术路线:「人类中心(Human-Centric)」。他们自主研发了全球首个灵巧手真实世界数采引擎Psi-SynEngine。
该事故目前已得到谷歌官方技术团队的确认,官方承认属于 “Systemic path-parsing failure ”“Catastrophic impact”“Have seen before”,正在紧急硬编码修复上线中(自 2 月 6 日回复起,截止目前,暂未有修复完成的正式通知)
过去几年,大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前,NLP 领域的状态是:每个任务一套模型,每个场景一批数据,每个公司一条流水线,互不通用,边界清晰。GPT 之后,这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
当我们解一道复杂的数学题或观察一幅抽象图案时,大脑往往需要反复思考、逐步推演。然而,当前主流的深度学习模型却走的是「一次通过」的路线——输入数据,经过固定层数的网络,直接输出答案。
DiscoX构建了一套200题的长文翻译数据集,以平均长度1,712 tokens的长篇章做评测单元,要求整个长文文本作为一个整体来翻译,除翻译准确度外,重点考察跨段落的逻辑与风格一致性、上下文中的术语精确性、以及专业写作规范,贴合用户真实的使用场景。
在量化金融的底层,Alpha因子本质上是一段可执行的代码逻辑,它们试图将嘈杂的市场数据映射为精准的交易信号。
软件行业可能正在经历一场比从命令行到图形界面更剧烈的变革?最近听了一场 a16z 的 David George 分享的关于 AI 市场的深度分析,我被一组数据震撼到了:最快增长的 AI 公司正在以 693% 的年增长率扩张,而他们在销售和营销上的支出却远低于传统软件公司。