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在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
根据一份 SEC 文件 Crusoe Energe ，一家正在建设数据中心的初创公司，据报道将租赁给甲骨文、微软和 OpenAI，正在筹集 8.18 亿美元。
“赛博螺丝工”解放双手的时刻来了！
通过过程奖励模型（PRM）在每一步提供反馈，并使用过程优势验证器（PAV）来预测进展，从而优化基础策略，该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率，显著提升了解决复杂问题的能力。
人工智能的发展如火如荼，但大多数人只看到应用的火爆。真正的支撑力量鲜为人知，人工智能的发展越来越离不开庞大算力的支撑。现在，每5座为人工智能而生的数据中心所消耗的电力，就相当于一个纽约市的消耗。本文将介绍关于AI数据中心的一些基础知识。
大模型理解复杂表格，能力再次飞升了！ 不仅能在不规则表格中精准找到相关信息，还能直接进行计算。
Kapoor 在 2024 年 TechCrunch Disrupt 大会上启动了一场关于“新数据管道”的对话，讨论现代 AI 应用的背景，他的对话伙伴包括风险投资公司NEA的合伙人Vanessa Larco，以及数据集成平台Fivetran的首席执行官George Fraser。
多图像场景也能用DPO方法来对齐了！ 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。
今天 ChatGPT 的搜索功能发布了，或许是已经用 Perplexity 比较习惯，此次 ChatGPT 的搜索就没太多惊艳感了，所以我体验了一下感觉效果一般般，看看后续多用用会不会有更多不一定的体验。