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Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
仅需600多条数据，就能训练自己的长输出模型了？！
9月26日，人工智能及大数据科技企业合合信息正式挂牌科创板，为三年IPO冲刺征程画上句号。
SafeEar是一种内容隐私保护的语音伪造检测方法，其核心是设计基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音声学与语义信息，仅利用声学信息检测，包括前端解耦模型、瓶颈层和混淆层、伪造检测器、真实环境增强四部分。
Scale AI早早踩对了风口，如今终于一飞冲天了，公司的2024年年化收入预计达到近10亿美元。
针对影视游戏、具身智能领域，推出两款大模型内容和数据引擎。
这场AI革命发生在一个非常有趣的时刻，因为在同一时间，我们基本上正处于一场生物学革命之中，我们从生物工程方法中生成了大量数据，并将新型药物、新型模式组合在一起，就像乐高积木一样，现在我们可以将各种抗体和小分子连接起来，创造出能做新事情的结合物。
Skild AI 是一家位于匹兹堡的初创公司，由两位前 CMU 教授创立，旨在打造具身智能的通用大脑。Skild 宣称其模型展示了无与伦比的泛化和涌现能力，并且有多于竞争对手 1000 倍的训练数据。
在当今大模型技术日新月异的背景下，数据已跃升为构建企业大模型知识库、优化训练与微调，乃至驱动模型创新不可或缺的核心要素。
就在刚刚，创业成功的27岁亿万富翁Alexandr Wang宣布—— Scale AI的年化收入，几乎达到了10亿美元！ 这个数字，足够震惊整个硅谷的。