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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！

关键词: LLaMA,Xwin-Math,LLaMA-2-7B,模型训练

数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。

关键词: 微调,大模型训练,对弈机制,GPT-4

来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统，能够让LLM自我合成数据，自我微调提升性能，甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。

关键词: Llama 2,GPT-4,Meta大模型,LLM

AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。

关键词: PalM2,AI数学,AGI

AI可以从自己生成的「合成数据」中学习，最重要的是，能够大幅提升数据问题解决和代码生成的能力。

关键词: Q*,openai,AGI

大家都在猜测，Q*是否就是「Q-learning + A*」。 AI大牛田渊栋也详细分析了一番，「Q*=Q-learning+A*」的假设，究竟有多大可能性。 与此同时，越来越多人给出判断：合成数据，就是LLM的未来。

关键词: AI,GPT-4,token

千亿级大模型正迅速耗尽世界的高质量数据。对此，英伟达和UT提出了MimicGen系统。从人工合成数据中获得人工智能，将是未来的发展方向。