具身智能的数据难题,终于有了可规模化的解法
具身智能的数据难题,终于有了可规模化的解法科技赛道从不缺“造梦者”,但能精准击中行业痛点的“破局者”往往寥寥。
科技赛道从不缺“造梦者”,但能精准击中行业痛点的“破局者”往往寥寥。
OpenAI 聘请了英国前财政大臣乔治·奥斯本,领导一项与各国政府合作建设人工智能基础设施的新计划。随着各国竞相获取运行先进人工智能系统所需的数据中心和计算能力,OpenAI 选择了一位备受瞩目的政治人物来推动此事。
今天聊一聊我们如何做高质量rerank。
在个性化视觉生成的实际应用中,通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果,通常需对大模型进行针对性的自适应微调,但当前以 LoRA 为代表的主流方法,仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程,耗时耗力,难以在真实场景中广泛应用。
独家获悉,腾讯近期完成了一次组织调整,正式新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部。 12月17日下午发布的内部公告中,腾讯表示,Vinces Yao将出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家,向腾讯总裁刘炽平汇报;他同时兼任AI Infra部、大语言模型部负责人,向技术工程事业群总裁卢山汇报。
做PPT、跑数据、写报告,一路从思考到交付!这只「办公小浣熊」正在告诉你,AI真正的灵魂,原来是把人从工作里解放出来。
生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式,它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略,在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实系统中,这类方法仍面临两大「硬伤」:一是训练极度依赖大规模演示数据,二是推理阶段需要大量迭代,动作生成太慢,难以实时控制。
作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M,共包含 3M 样本对,分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
就在刚刚,英伟达正式开源发布了其新一代AI模型:NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成:Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
南洋理工大学研究人员构建了EHRStruct基准,用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11项核心任务,包含2200个样本,按临床场景、认知层级和功能类别组织。研究发现通用大模型优于医学专用模型,数据驱动任务表现更强,输入格式和微调方式对性能有显著影响。