Alexandr Wang创办的Scale AI是一个为AI模型提供训练数据的数据标注平台,近期完成新一轮10亿美元融资,估值飙升至138亿美元。该公司表示将利用新资金生产丰富的前沿数据,为通向AGI铺平道路。
Alexandr Wang创办的Scale AI是一个为AI模型提供训练数据的数据标注平台,近期完成新一轮10亿美元融资,估值飙升至138亿美元。该公司表示将利用新资金生产丰富的前沿数据,为通向AGI铺平道路。
近日,又一惊人结论登上Hacker News热榜:没有指数级数据,就没有Zero-shot!多模态模型被扒实际上没有什么泛化能力,生成式AI的未来面临严峻挑战。
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求,是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。
生成式AI时代,数据编织将成为下一代数据管理的主流范式。
本文是对发表于模式识别领域顶刊Pattern Recognition 2024的最新综述论文:「Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey 」的解读。
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。
今年 3 月,以构建大型开源社区而闻名的 AI 初创公司 Hugging Face,挖角前特斯拉科学家 Remi Cadene 来领导一个新的开源机器人项目 ——LeRobot,引起了轰动。
过去一年,AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角,从FAAMG到BAT、再到一众初创企业,无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键,但现状是,开源的大模型有一堆,可开源的大规模数据却没多少,而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作,也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
自2021年诞生,CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据(WIT400M),而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究,但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。