靠Scaling Laws炼出4D版视频生成模型,多伦多大学北交大等携手开源81K高质量数据集
靠Scaling Laws炼出4D版视频生成模型,多伦多大学北交大等携手开源81K高质量数据集只需几分钟、一张图或一句话,就能完成时空一致的4D内容生成。
只需几分钟、一张图或一句话,就能完成时空一致的4D内容生成。
从MIT辍学后,华裔少年Alexandr Wang开始建立自己的初创公司,从此开始走向人生巅峰。押对数据标注方向后,他在27岁时就成为了亿万富翁。The Information刚刚发了长文,爆料了Wang的公司崛起的内幕。
在这个信息爆炸的时代,随着数据量的激增,快速准确的数据处理能力变得至关重要,它直接影响到决策的质量、服务的响应速度以及新知识的创造。在数据库加速领域,国内的企业正在以硬实力开疆拓土。
当数据拥有者不想给、AI厂商偏偏又很想要的情况下,结果就这样了。
在这个数据为王的时代,数据是人工智能的三大支柱之一,其重要性不言而喻。最近,OpenAI 收购了数据库初创公司 Rockset,迅速引起了业内外的广泛关注。OpenAI 早已在算法和计算能力方面遥遥领先,通过这次战略性的收购,OpenAI 将在其产品中融合 Rockset 的先进数据索引和查询技术,帮助 OpenAI 将数据转化为 “可操作智能”。
在当今的多模态大模型的发展中,模型的性能和训练数据的质量关系十分紧密,可以说是 “数据赋予了模型的绝大多数能力”。
近日,LeCun和谢赛宁等大佬,共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型,同时全面开源了模型权重、代码、数据集,以及详细的指令微调和评估方法。
自从ChatGPT出现以来,所有人都认为,未来很多工作都会被AI取代。
1981年,对冲基金传奇人物雷·达利欧提出,若存在一台存储世上所有事实数据并运行完美程序的计算机,未来即可被准确预测。 尽管我们尚未达到这一水平,但技术进步迅猛,以ChatGPT为代表的大型语言模型,已展现出预测未来的潜力。
AI 和数据库真正的大一统时代要来了?