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众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。
一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小 —— 必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。
通过视觉信息识别、理解人群的行为是视频监测、交互机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，但获取大规模的人群行为标注数据成为了相关研究的发展瓶颈。如今，合成数据集正成为一种新兴的，用于替代现实世界数据的方法，但已有研究中的合成数据集主要聚焦于人体姿态与形状的估计。它们往往只提供单个人物的合成动画视频，而这并不适用于人群的视频识别任务。
在当今数字化时代，3D 资产在元宇宙的建构、数字孪生的实现以及虚拟现实和增强现实的应用中扮演着重要角色，促进了技术创新和用户体验的提升。
中国AI资源要靠储备，更要靠开放的生态。
将一个实验性质的功能直接推向用户，谷歌有些急功近利了。
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。