抛弃视觉编码器，这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法
抛弃视觉编码器，这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法近期，关于多模态大模型的研究如火如荼，工业界对此的投入也越来越多。
来自主题: AI技术研报
10628 点击 2024-07-16 19:57
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近期，关于多模态大模型的研究如火如荼，工业界对此的投入也越来越多。
把因果链展示给 LLM，它就能学会公理。
假如你有闲置的设备，或许可以试一试。
马斯克官宣xAI建造的世界最大超算集群，由10万块H100搭建，预计本月末开始投入训练。另一边，OpenAI再次加码，将打造由10万块GB200组成的超算，完全碾压xAI。
最核心的Claude 3.5编码系统提示，火遍Reddit社区。就在刚刚，原作者发布了进化后的第二版，有的网友已经将其加入工作流。
MoE已然成为AI界的主流架构，不论是开源Grok，还是闭源GPT-4，皆是其拥趸。然而，这些模型的专家，最大数量仅有32个。最近，谷歌DeepMind提出了全新的策略PEER，可将MoE扩展到百万个专家，还不会增加计算成本。
无需训练或微调，在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动，无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
HBM因AI大模型训练需求爆增，市场火热。
用几何图形来实时构建高精地图，真香！
最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。