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重新定义自监督学习!LeCun团队让MMCR再进一步

近日,来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员,通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法(MMCR)的可能性。

来自主题: AI技术研报
3636 点击    2024-10-16 15:44
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?

神经网络拟合数据的能力受哪些因素影响?CNN一定比Transformer差吗?ReLU和SGD还有哪些神奇的作用?近日,LeCun参与的一项工作向我们展示了神经网络在实践中的灵活性。

来自主题: AI技术研报
7971 点击    2024-07-10 18:23
LeCun谢赛宁首发全新视觉多模态模型,等效1000张A100干翻GPT-4V

近日,LeCun和谢赛宁等大佬,共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型,同时全面开源了模型权重、代码、数据集,以及详细的指令微调和评估方法。

来自主题: AI资讯
2550 点击    2024-06-27 16:22
LeCun新作:分层世界模型,数据驱动的人型机器人控制

在复杂的物理世界中,人型机器人的全身控制一直是个难题,现有的强化学习做出的效果有时会比较抽象。近日,LeCun参与的一项工作给出了基于数据驱动的全新解决方案。

来自主题: AI技术研报
9182 点击    2024-06-04 15:43