Ex-Google Brondmo 探讨机器人必须像人吗?
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最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力?比如,现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点,动不动就需要十几个 G 的显存资源。
研究人员提出了一个新的胸部X光图像数据集,该数据集包含临床不确定性和严重性感知的标签,并通过多关系图学习方法进行分析,以提高疾病分类的准确性,扩展了现有的疾病标签信息。
除了蛋白质设计和药物发现,Nature上最近刊登的一篇论文又解锁了AlphaFold这类生物大模型的新用途——揭示生物的亲缘关系和进化史。
现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWithFlattening。 它可以在保持收敛质量的同时,将训练吞吐量提高多达 2 倍。继续阅读以了解详细信息!
刚刚,OpenAI重金押注的人形机器人初创1X终于揭秘了背后的「世界模型」——它能够根据真实数据,生成针对不同场景的中的行为预测!机器人领域的ChatGPT时刻,或许真的要来了。
AI全球竞赛还在继续。在国内,最火的AI独角兽的光环属于212亿元估值的月之暗面、超177亿元估值的MiniMax,以及超100亿元的智谱AI等,而海外吸引眼球的非美国的OpenAI莫属,最新消息是,OpenAI正在以1500亿美元(10635亿元)的巨额估值融资65亿美元。这一数字令人叹为观止。