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纯技术文章(PPT原文):英伟达 GB200 超级计算集群数据中心部署;AI 工厂与 Broadcom AI ASIC光学连接

纯技术文章(PPT原文):英伟达 GB200 超级计算集群数据中心部署;AI 工厂与 Broadcom AI ASIC光学连接

纯技术文章(PPT原文):英伟达 GB200 超级计算集群数据中心部署;AI 工厂与 Broadcom AI ASIC光学连接

NVIDIA DGX GB200 超级计算集群数据中心部署指南解读,NVIDIA AI 工厂部署与 Broadcom AI 计算 ASIC 光学连接技术

来自主题: AI技术研报
7365 点击    2024-11-05 09:38
深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

深度|生成式AI面临数据过载,应专注于更小、更具体的目标

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。

来自主题: AI资讯
3430 点击    2024-11-04 17:15
英伟达团队机器训练新方法!仅5次演示让机器生成1000个新demo,李飞飞高徒与徒孙联手出品

英伟达团队机器训练新方法!仅5次演示让机器生成1000个新demo,李飞飞高徒与徒孙联手出品

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人类只需要演示五次,就能让机器人学会一项复杂技能。英伟达实验室,提出了机器人训练数据缺乏问题的新解决方案——DexMimicGen。

来自主题: AI技术研报
6030 点击    2024-11-04 15:36
[重磅-万字长文]千亿美金市值美国AI政企服务巨头Palantir产品及商业化全面解析

[重磅-万字长文]千亿美金市值美国AI政企服务巨头Palantir产品及商业化全面解析

[重磅-万字长文]千亿美金市值美国AI政企服务巨头Palantir产品及商业化全面解析

本文介绍了千亿美金市值,美国服务政企的AI高科技企业Palantir公司及其核心软件平台Gotham和Foundry,以及新产品大模型人工智能平台AIP和Apollo,它们旨在帮助政府和商业组织解决复杂问题,并利用数据做出更有效的决策。

来自主题: AI资讯
5573 点击    2024-11-04 10:37
MPDS:提升电影海报生成效率的新型数据集

MPDS:提升电影海报生成效率的新型数据集

MPDS:提升电影海报生成效率的新型数据集

MPDS(Movie Posters Dataset)是一个创新的电影海报数据集,旨在解决现有图像生成模型在制作电影海报时面临的挑战。

来自主题: AI技术研报
9125 点击    2024-11-02 17:21
多图场景用DPO对齐!上海AI实验室等提出新方法,无需人工标注

多图场景用DPO对齐!上海AI实验室等提出新方法,无需人工标注

多图场景用DPO对齐!上海AI实验室等提出新方法,无需人工标注

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。

来自主题: AI技术研报
3760 点击    2024-11-01 20:53
Slow Venture 的合伙人:所有结构化 CRM 都没有未来

Slow Venture 的合伙人:所有结构化 CRM 都没有未来

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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。

来自主题: AI资讯
3723 点击    2024-11-01 14:57
推理成本直降99%!百川智能「1+3」矩阵揭秘,两张4090玩转旗舰新模型

推理成本直降99%!百川智能「1+3」矩阵揭秘,两张4090玩转旗舰新模型

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大模型热,企业落地难?就在刚刚,百川智能推出「1+3」产品矩阵,一站式解决大模型商业化难题。「系列优质通用数据+领域增强训练工具链」,仅需10分钟就能让企业自主成为模型定制增强专家,实现行业最佳的多场景可用率。

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3945 点击    2024-11-01 14:40
NeurIPS 2024 | 机器人操纵世界模型来了,成功率超过谷歌RT-1 26.6%

NeurIPS 2024 | 机器人操纵世界模型来了,成功率超过谷歌RT-1 26.6%

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对于人类而言,一旦掌握了 “打开瓶盖” 的动作,面对 “拧紧螺丝” 这样的任务通常也能游刃有余,因为这两者依赖于相似的手部动作。然而,对于机器人来说,即使是这样看似简单的任务转换依然充满挑战。例如,换成另一种类型的瓶盖,机器人可能无法成功打开。这表明,目前的机器人方法尚未充分让模型学习到任务的内在执行逻辑,而只是单纯的依赖于数据拟合。

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7511 点击    2024-11-01 13:05