这份未来AI竞争形势分析,连马斯克也拍手叫好?
这份未来AI竞争形势分析,连马斯克也拍手叫好?AI竞争:数据为关键,OpenAI领先缩小。
AI竞争:数据为关键,OpenAI领先缩小。
近日,Meta等机构发表的论文介绍了一种通过进化算法构造高质量数据集的方法:拒绝指令偏好(RIP),得到了Yann LeCun的转赞。相比未经过滤的数据,使用RIP构建的数据集让模型在多个基准测试中都实现了显著提升。
数据库公司 MongoDB Inc.宣布,将以 2.2 亿美元的现金加股票交易收购 Voyage AI,以加速其帮助客户构建人工智能驱动应用程序的能力。
还在惊叹预言家的神奇?如今LLM也掌握了预测未来的「超能力」!研究人员通过自我博弈和直接偏好优化,让LLM摆脱人工数据依赖,大幅提升预测能力。
DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制(MLA),现在也能轻松移植到其他模型了!
最近,扩散模型在生成模型领域异军突起,凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩,尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而,尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异,但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后,可能会留下残影或伪影,难以实现与背景的自然融合。
Clay 集成了75+ 数据提供商(如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce),并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式,用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销,提高业务增长效率。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕,主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型,并聘请了Mustafa Suleyman,并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
白天,安迪在一所名校数学系攻读研究生,夜晚,他则化身数据标注员,应招国内外各种大模型的标注任务,时薪大概在150元~300元。当Deepseek在1月下旬横空出世后,这个工作越来越为外人所知。
DeepSeek啥都开源了,就是没有开源训练代码和数据。现在,开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。