横扫16大榜单，最强开源单目深度估计算法来了，精度可以直接用于3D重建｜TPAMI 2024
横扫16大榜单，最强开源单目深度估计算法来了，精度可以直接用于3D重建｜TPAMI 2024单目深度估计新成果来了！
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6248 点击 2024-08-18 16:51
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单目深度估计新成果来了！
MIT CSAIL的研究人员发现，LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟，模型对语言和世界的理解，绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。也就说，在未来，LLM会比今天更深层地理解语言。
让模型具有更加广泛和通用的认知能力，是当前人工智能（AI）领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于 Scaling Law (尺度定律) 去构建更大、更深和更宽的神经网络提升模型的表现，可称之为 “基于外生复杂性” 的通用智能实现方法。然而，这一路径也面临着一些难以克服的困境，例如高昂的计算资源消耗和能源消耗，并且在可解释性方面存在不足。
互相检查，让小模型也能解决大问题。
大模型的安全性，可以说是「有很大进步空间」。
越来越多人开始关注大模型，很多做工程开发的同学问我怎么入门大模型训练推理系统软件（俗称大模型Infra）。
发布40天后，最强开源模型Llama 3.1 405B等来了微调版本的发布。但不是来自Meta，而是一个专注于开放模型的神秘初创Nous Research。
Nature的一篇文章透露：你发过的paper，很可能已经被拿去训练模型了！有的出版商靠卖数据，已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们，却拿不到一分钱，这合理吗？
有个怪事儿，前段时间，大模型竞技场上，一位代码为sus-column-r的匿名模型横空出世
随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。