已与多家国内外头部主机厂、Tier1供应商、具身智能公司签约
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数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
视频多模态大模型(LMMs)的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题,我们提出了一种替代方法,创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集,名为 LLaVA-Video-178K。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
1%的合成数据,就让LLM完全崩溃了? 7月,登上Nature封面一篇论文证实,用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」,9次迭代后就会让模型原地崩溃。
如何处理小众数据,如何让这些模型高效地学习专业领域的知识,一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法,为这个问题带来了新的解决思路。
浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了,分别在2亿、5亿和20亿级别获胜,抱抱脸出品。
合成数据2.0秘诀曝光了!来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct,能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3,在多项基准上刷新了SOTA。
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现,几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源,但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值,纷纷开始敝帚自珍。为此,“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。