
3倍提速!现在你跑不过机器狗了,限制波士顿动力机器狗的竟然是电池功率?
3倍提速!现在你跑不过机器狗了,限制波士顿动力机器狗的竟然是电池功率?当 Scaling Law 在触顶边界徘徊之时,强化学习为构建更强大的大模型开辟出了一条新范式。
当 Scaling Law 在触顶边界徘徊之时,强化学习为构建更强大的大模型开辟出了一条新范式。
过去一年,3D 生成技术迎来爆发式增长。在大场景生成领域,涌现出一批 “静态大场景生成” 工作,如 SemCity [1]、PDD [2]、XCube [3] 等。这些研究推动了 AI 利用扩散模型的强大学习能力来解构和创造物理世界的趋势。
Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域(如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务)中取得了非凡的成就。然而,其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长,导致资源消耗巨大,难以扩展到更长的序列或更大的模型。
一直以来,学术与实际产品的 Prompt 完全脱节,真实场景下,很多产品都聚焦情感陪伴,文案生成等开放任务里。而学术上这些任务没有明确的指标,无法量化也就没办法被比较,于是绝大部分的 Prompt 优化工作都聚焦在“刷榜”,例如怎么提升一个模型的代码/数学能力。我们今天跑的项目叫 SPO,具体什么意思并不重要,重要的是它把之前的所有问题全部解决了。
兔子通过两只耳朵可以准确感知捕食者的一举一动,造就了不同品种广泛分布在世界各地的生命奇迹;同样人也需要通过双耳沉浸式享受电影视听盛宴、判断驾驶环境和感知周围活动状态。
2023年全球智能视频监控市场规模达256亿美元,预计在2028年有望达384亿美元,年复合增长率(CAGR)为8.4%。
法国音乐流媒体平台Deezer近日在其官方新闻稿中透露,每天有约10,000首“完全由人工智能生成的曲目”被上传至其平台。这一数字占Deezer每日新增内容的10%左右。尽管与Spotify和Apple Music等巨头相比,Deezer的规模较小,但其每日新增曲目量也达到了约10万首。
现如今,以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活,但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中,AI 的自主决策能力是解决问题的关键,而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
12月14日,昇思人工智能框架峰会召开,现场18家单位发布基于昇思的原生开发大模型成果。伴随AI框架生态进入“深水区”,昇思朋友圈也在持续扩容,多家上市公司已成为昇思生态建设的主力军。
近年来,扩散模型(Diffusion Models)已成为生成模型领域的研究前沿,它们在图像生成、视频生成、分子设计、音频生成等众多领域展现出强大的能力。