长上下文大模型帮助机器人理解世界。
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3815 点击 2024-07-13 19:53
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长上下文大模型帮助机器人理解世界。
大幅节省算力资源，又又又有新解了！！
科学家们一直致力于让机器人更敏捷，此次哈佛大学与谷歌DeepMind人工智能实验室的合作有了新突破。他们创造出了一只搭载了AI大脑的「虚拟大鼠」，能够模仿真实啮齿动物的所有动作，甚至做出了一些没有被明确训练过的「新奇行为」。此项研究有望开辟「虚拟神经科学」新领域，对于脑科学和机器人学意义重大。
ChatGPT能耗惊人，该怎么解？谷歌DeepMind新算法JEST问世，让LLM训练的迭代次数降低13倍，计算量减少10倍，或将重塑AI未来。
近日，来自谷歌DeepMind的研究人员，推出了专门用于评估大语言模型时间推理能力的基准测试——Test of Time（ToT），从两个独立的维度分别考察了LLM的时间理解和算术能力。
DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。
谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学，这一革命性的突破背后，有一支怎样的团队？AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。
DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。
最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。
AlphaFold3的横空出世再次震撼了整个学术界，然而谷歌DeepMind的「不开源」引起学界不满，AlphaFold服务器遭到黑客攻击，开源项目也开始发力。