基于人类视频数据学习,「零次方科技」四个月已完成两款人形机器人研发|早期项目
基于人类视频数据学习,「零次方科技」四个月已完成两款人形机器人研发|早期项目目前,机器人的训练数据大体上可分为三类:第一类是真实的遥操数据,第二类是高质量的仿真合成数据,第三类是人类的行为数据、其主要源于互联网视频。
目前,机器人的训练数据大体上可分为三类:第一类是真实的遥操数据,第二类是高质量的仿真合成数据,第三类是人类的行为数据、其主要源于互联网视频。
在人形机器人领域,有一个非常值钱的问题:既然人形机器人的样子与人类类似,那么它们能使用网络视频等数据进行学习和训练吗?
现有的大模型主要依赖固定的参数和数据来存储知识,一旦训练完成,修改和更新特定知识的代价极大,常常因知识谬误导致模型输出不准确或引发「幻觉」现象。因此,如何对大模型的知识记忆进行精确控制和编辑,成为当前研究的前沿热点。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
RAG通过纳入外部文档可以辅助LLM进行更复杂的推理,降低问题求解所需的推理深度,但由于文档噪声的存在,其提升效果可能会受限。中国人民大学的研究表明,尽管RAG可以提升LLM的推理能力,但这种提升作用并不是无限的,并且会受到文档中噪声信息的影响。通过DPrompt tuning的方法,可以在一定程度上提升LLM在面对噪声时的性能。
AI的发展,未来会不会干掉在线旅游的OTA模式? 就着这一话题,美国科技创投公司Altimeter Capital的合伙人Thomas Reiner特地撰文,深入分析OpenAI的ChatGPT旅游预订,在库存、数据、服务、可视化、隐私、延迟、价格、代理、监管等维度上的优势和劣势。 他设想了OTA与AI未来发展的3个可能性,其中不乏趣味与洞察。
视频多模态大模型(LMMs)的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题,我们提出了一种替代方法,创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集,名为 LLaVA-Video-178K。
并不是每个人都相信生成性人工智能的投资回报。但根据融资追踪器 PitchBook 的最新数据,许多投资者对此深信不疑。
机器人控制和自动驾驶的离线数据损坏问题有解了! 中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 提出了一种变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。