从未见过现实世界数据,MIT在虚拟环境中训练出机器狗,照样能跑酷
从未见过现实世界数据,MIT在虚拟环境中训练出机器狗,照样能跑酷如今,机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比,机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能,但是和其他的基础模型,比如初版的 StableDiffusion 相比,即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
如今,机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比,机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能,但是和其他的基础模型,比如初版的 StableDiffusion 相比,即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
如今,人们选择餐厅,多半会打开app搜索一番,再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos,社交媒体instagram宣称它是当地排名第一,拥有7万余粉丝。但这家看起来很靠谱的餐厅根本不存在,食物和场地的照片都由人工智能生成。可它家发布在社媒上的帖子却得到了数千名不知情者的点赞和评论。大模型通过视觉形式误导公众认知,这样的例子在今天比比皆是。
今日凌晨,Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3.5 的提示指南。该指南提供了 Stable Diffusion 3.5 的实用提示技巧,让使用者能够快速准确地完善图像概念,更好地使用 Stable Diffusion 3.5 这一在可定制性、高效性能、多样化输出和多功能风格方面均表现出色的模型。
2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队,激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
OpenAI推出SearchGPT没几天,开源版本也来了。 港中文MMLab、上海AI Lab、腾讯团队简易实现了Vision Search Assistant,模型设计简单,只要两张RTX3090就可复现。
这可能是最懂 AI 产品的两位 PM 之间的对谈。Kevin Weil,OpenAI CPO(首席产品官),之前曾是 Instagram、Twitter 的产品副总裁。Mike Kreiger,Anthropic CPO,曾担任 Instagram 的联合创始人、CTO。
在Prompt工程领域,角色扮演提示是否能够有效提高大型语言模型(LLM)的性能一直是一个备受关注的话题。
Ichigo[1] 是一个开放的、持续进行的研究项目,目标是将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展,使其具备原生的“听力”能力。
Compound Startup模式(复合型初创公司):Rippling采用Compound Startup模式,提供约25个不同的产品,涵盖HR、IT和财务管理等领域。公司不断推出新产品,通过招募有创业经验的人才来保持创新动力。这种模式有利于提高销售效率和客户交叉销售,从而改善公司的财务状况。
如今,人们选择餐厅,多半会打开app搜索一番,再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos的存在证实这种选择机制多么不可靠。Ethos在社交媒体instagram宣称是当地排名第一的餐厅,拥有7万余粉丝。