
GPT、DALL·E、Sora,为什么 OpenAI 可以跑通所有 AGI 技术栈?
GPT、DALL·E、Sora,为什么 OpenAI 可以跑通所有 AGI 技术栈?从文本生成模型 GPT、文生图模型 DALL·E,到文生视频模型 Sora,OpenAI 可以说成功跑通了 AGI 的所有技术栈,为什么是 OpenAI 而不是谷歌、Meta?
从文本生成模型 GPT、文生图模型 DALL·E,到文生视频模型 Sora,OpenAI 可以说成功跑通了 AGI 的所有技术栈,为什么是 OpenAI 而不是谷歌、Meta?
“谷歌杀手”真的来了?
为何Sora会掀起滔天巨浪?Sora的技术,就是机器模拟我们世界的下一步。而且今天有人扒出,Sora创新的核心秘密时空Patches,竟是来自谷歌DeepMind和谢赛宁的论文成果。
视觉语言模型虽然强大,但缺乏空间推理能力,最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做,看看他们是怎么做的。
这两天,几乎整个AI圈的目光都被OpenAI发布Sora模型的新闻吸引了去。其实还有件事也值得关注,那就是Google继上周官宣Gemini 1.0 Ultra 后,火速推出下一代人工智能模型Gemini 1.5。
刚刚,我们经历了LLM划时代的一夜。谷歌又在深夜发炸弹,Gemini Ultra发布还没几天,Gemini 1.5就来了。卯足劲和OpenAI微软一较高下的谷歌,开始进入了高产模式。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练,英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs,纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
该团队的新模型在多个基准测试中都与 Gemini Pro 、GPT-3.5 相媲美。
谷歌Gemini迎来重大更新,包括Gemini Ultra和Gemini Advanced服务的发布,以及Bard品牌消失,Gemini成为唯一品牌。Gemini Ultra全面进入谷歌生态产品,并在多学科复杂知识的理解和处理上取得了优秀成绩。
大型语言模型(LLM)的成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。