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关键词: Llama 3.1,模型训练,数据集,合成数据集

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。

关键词: AI,模型训练,数据集,人工智能

牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文，已经遭到了诸多吐槽：这也能上Nature？学术圈则对此进行了进一步讨论，大家的观点殊途同归：合成数据被很多人视为灵丹妙药，但天下没有免费的午餐。

关键词: AI,模型训练,大模型,人工智能

9次迭代后，模型开始出现诡异乱码，直接原地崩溃！就在今天，牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面，称合成数据就像近亲繁殖，效果无异于投毒。有无破解之法？那就是——更多使用人类数据！

关键词: Moshi,GPT-4o,多模态,Kyutai

最近，一个对标 GPT-4o 的开源实时语音多模态模型火了。

关键词: 开源通用模型,GPT-4o,LLM,AI,大模型

刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！

关键词: Nemotron,Nemotron-4 340B,LLM,英伟达模型

性能超越 Llama-3，主要用于合成数据。

关键词: Instant3D,数据集,AI训练,Bootstrap3D,AI 3D

使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？

关键词: M3Act,数据标注,数据集,AI,大模型,模型训练

通过视觉信息识别、理解人群的行为是视频监测、交互机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，但获取大规模的人群行为标注数据成为了相关研究的发展瓶颈。如今，合成数据集正成为一种新兴的，用于替代现实世界数据的方法，但已有研究中的合成数据集主要聚焦于人体姿态与形状的估计。它们往往只提供单个人物的合成动画视频，而这并不适用于人群的视频识别任务。

关键词: 多模态,AI工业设计,AI工业,群核科技,酷家乐

AI能够帮助我们给产业提供更好的产品和服务，同时生长出来的合成数据服务反哺到AI，能够让AI产生更大的加速度。

关键词: 机器学习,AI数学,DeepMind,KAN,神经网络

就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！