如祺出行跑进智驾深水区 “数据闭环”为技术迭代提供更优解
如祺出行跑进智驾深水区 “数据闭环”为技术迭代提供更优解随着汽车进入“AI驱动”的时代，不止各大品牌新车拼智能，出行平台也在布局面向智驾产业的“自动驾驶工具链”。
来自主题: AI资讯
7046 点击 2024-11-19 10:21
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
随着汽车进入“AI驱动”的时代，不止各大品牌新车拼智能，出行平台也在布局面向智驾产业的“自动驾驶工具链”。
如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
通过过程奖励模型（PRM）在每一步提供反馈，并使用过程优势验证器（PAV）来预测进展，从而优化基础策略，该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率，显著提升了解决复杂问题的能力。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的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，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
预测金融市场和股票价格变动需分析公司表现、历史价格、行业事件及人类因素（如社交媒体和新闻报道）。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
「多模态」这个词，相信各位开发者已经比较熟悉了，多模态的含义是让 AI 同时理解包含如图像和文本在内的多种类型的数据。
产品上线四周，ARR 收入从零到 400 万美元；
大模型的发展呈现出追风逐日般的速度，但与之相伴的安全问题，也是频频被曝光。