脑科学融合端到端,自动驾驶迎来Next Level?
脑科学融合端到端,自动驾驶迎来Next Level?Nullmax的“类脑”模型,是直接参考斑马鱼脑结构设计,不同于其他几家端到端方案思路,因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上,提出了“智能驱动”。
Nullmax的“类脑”模型,是直接参考斑马鱼脑结构设计,不同于其他几家端到端方案思路,因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上,提出了“智能驱动”。
大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的泛化性与可扩展性
近日,《连线》杂志联合ProofNews联合发表一篇调查文章,指责苹果、Anthropic等科技巨头未经许可使用YouTube视频训练AI模型。但训练数据的使用边界究竟在哪里?创作者、大公司和开发者正在陷入知识产权的罗生门……
微软推出AI模型SpreadsheetLLM,提升电子表格处理效率。
艾瑞推算2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元。
这不是新职业
大模型理解、推理Excel,现在变得更加精准了。
自从 Devin(首个全自动 AI 软件工程师)提出以来,针对软件工程的 AI Agent 的设计成为研究的焦点,越来越多基于 Agent 的 AI 自动软件工程师被提出,并在 SWE-bench 数据集上取得了不俗的表现、自动修复了许多真实的 GitHub issue。
来自微软、MIT等机构的学者提出了一种创新的训练范式,攻破了大模型的推理缺陷。他们通过因果模型构建数据集,直接教模型学习公理,结果只有67M参数的微型Transformer竟能媲美GPT-4的推理能力。
生成式 AI 碰撞上自动驾驶技术,会产生怎样的火花?过去,生成式 AI 在业界已经被用来解决自动驾驶的长尾问题。目前,学界开始尝试在算法仿真领域引入多 Agent 数据集来增强仿真的效果。