就在刚刚,创业成功的27岁亿万富翁Alexandr Wang宣布—— Scale AI的年化收入,几乎达到了10亿美元! 这个数字,足够震惊整个硅谷的。
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取代现有计算架构。 人工智能(AI)硬件有望彻底被颠覆,在计算速度和能效方面实现前所未有的改进。
最近看到这么一则与AI密切相关的新闻,一家标准的AI创业公司,和传统的老牌影视公司走到了一起,牵手合作,觉得意义重大,和大家做一个分享。
在 AI 领域,有两大场景对 GPU 的需求最大,一个是模型训练,另一个是 AI 推理任务。
LLaMA-Omni能够接收语音指令,同步生成文本和语音响应,响应延迟低至 226ms,低于 GPT-4o 的平均音频响应延迟 320ms。
虽然 RLHF 的初衷是用来控制人工智能(AI),但实际上它可能会帮助 AI 欺骗人类。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务,用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近,多模态里程计越来越受到关注,因为它可以利用不同模态的互补信息,并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
CoT只对数学、符号推理才起作用,其他的任务几乎没什么卵用!这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手,分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来,CoT并非是所有大模型标配。
OpenAI的self-play RL新模型o1最近交卷,直接引爆了关于对于self-play的讨论。
o1,Inference law,推理定律,模型训练