斯坦福李飞飞首次创业:学术休假两年,瞄准「空间智能」
斯坦福李飞飞首次创业:学术休假两年,瞄准「空间智能」没想到,在大模型时代,知名「AI 教母」李飞飞也要「创业」了,并完成了种子轮融资。
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没想到,在大模型时代,知名「AI 教母」李飞飞也要「创业」了,并完成了种子轮融资。
今年 1 月份,2024 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布,斯坦福大学语言学和计算机科学教授、AI 学者克里斯托弗・曼宁(Christopher Manning)获奖。
近年来,大型语言模型(LLM)在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程,因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑, 但仍然面临着重要的挑战。
在过去一年中,通义千问系列模型持续开源。
万万没想到,与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式,一次预测多个tokens又会怎样?
全球AIGC应用浪潮下,怎样将大模型产品以一种更贴近消费者的形式融入生产力工具?
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来,有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而,绝大多数此类工作都依赖生成式模型(如 Stable Diffusion),换句话说,此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。
语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中,使用这样的模型进行训练和推断可能会成本高昂,这促使人们使用较小的替代模型。然而,已经观察到较小的模型可能会出现饱和现象,表现为在训练的某个高级阶段性能下降并趋于稳定。
当前最火的大模型,竟然三分之二都存在过拟合问题?