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关键词: 大模型,LLM,AI

近日，来自MIT的研究人员发表了关于大模型能力增速的研究，结果表明，LLM的能力大约每8个月就会翻一倍，速度远超摩尔定律！硬件马上就要跟不上啦！

关键词: 数据集偏差,AI,模型训练,AI学术

MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——

关键词: Ai商业化,AI,Smith.ai,NFX

抓住AI风口，实现质的飞跃!随着AI技术的不断发展和应用，企业对于人工智能的需求越来越高。要抓住人工智能时代的机遇，我们需要理解其发展趋势，培养AI技术和应用能力。

关键词: 何恺明,MIT,计算机视觉课

作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。

关键词: 大视频模型,世界模型,DeepMind

谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为，如果用大语言模型的思路来做大视频模型，能解决很多语言模型不擅长的问题，可能能更进一步接近世界模型。

关键词: 模型范化,模型训练,机器学习

AAAI 2024 奖项陆续公布，继杰出论文奖后，今天博士论文奖也公布了。

关键词: 大模型训练,视觉」表征,LLM

不用图像，只用文本就能训练出视觉概念表征？用写代码的方式读懂画面，形状、物体、场景都能懂！

关键词: MIT,AI就业,视觉AI

MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一项研究发现：不用担心视觉AI会很快淘汰人类打工人，因为对于企业来说，它们实在是太贵了。

关键词: 谷歌,MIT,大模型训练,数据集

数据获取最新解，便是从生成模型中学习。获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。

关键词: StreamingLLM,SwiftInfer,上下文

22倍加速还不够，再来提升46%，而且方法直接开源！这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。