580 天前
火讯财经讯，据MarkTechPost10月7日报道，谷歌DeepMind发布OpenX-Embodiment资源库，其中包括一个包含100多万个轨迹的机器人数据集和一个通用人工智能模型(RT-X)以帮助推进机器学习新技能的方式。
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火讯财经讯，据C114通信网10月8日报道，在日前举行的“6G协同创新研讨会”上，中国移动首席科学家、副总工程师王晓云表示，网络内生AI是6G系统创新的核心需求之一。内生AI的两个目标分别是AI赋能网络和网络使能AI，其中，AI赋能网络是满足新需求、解决“深”问题的关键路径，能够提升网络能力效率、降低整体成本、增强用户体验。王晓云指出，AI赋能网络需围绕数据、模型、架构和实用四个方面重点攻关：1.通过治理和开放解决数据复杂和缺失问题；2.从小规模向大规模、从离线向实时发展，探索网络多场景通用模型；3.以“从外挂式AI到内生AI、从烟囱式到端到端一体式AI优化设计、从场景驱动式到能力驱动式”的三个设计理念，实现“算力的供给和调度，数据的采集和处理，模型的生成、迭代和加载”四个设计具体要求；4.以全局优化的系统性创新，及构建综合评判体系，实现工程化应用。
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火讯财经讯，据MarkTechPost10月7日报道，谷歌DeepMind发布OpenX-Embodiment资源库，其中包括一个包含100多万个轨迹的机器人数据集和一个通用人工智能模型(RT-X)以帮助推进机器学习新技能的方式。
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火讯财经讯，据站长之家10月8日报道，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究人员近期开源了一款全新的端到端多模态大模型LLaVA-1.5，该模型在11项基准测试中都实现了新的状态最优（SOTA）成绩，包括视觉问答、图像caption等任务，展现出了强大的多模态理解能力。可与OpenAI的GPT-4V形成正面竞争。相比之前的版本LLaVA，LLaVA-1.5采用了更高分辨率的图像输入、更大规模的语言模型（13B参数），以及面向学术任务的视觉问答数据集，从而获得了显著的性能提升。研究人员发现，与额外的大规模预训练相比，视觉指令微调对提高多模态能力更为关键。
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火讯财经讯，据GenAI新世界报道，AI工具供应商Pryon近日获得1亿美元的B轮融资。该融资由美国创新技术基金牵头，参与投资的还包括ApertureVentureCapital、BootstrapLabs、BreyerCapital、DukeCapitalPartners、GoodGrowthCapital、OmimedCapital和RevolutionsRiseofRESTSeedsFund。据悉，这笔融资将帮助Pryon扩展业务到国际市场，并将帮助他们扩充团队规模，加速平台增长。据悉，Pryon成立于2017年，是一家AI工具供应商，Pryon利用AI通过上下文感知，自然语言和其他技术在各个频道上协调信息，使用户能够与基于语音的代理进行交互。Pryon培训并部署了自己的专有模型，这些模型是根据避免产生幻觉所需的内容选择的，并以具体知识为基础。
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火讯财经讯，据量子位10月8日报道，强化学习之父萨顿（RichardSutton）加入传奇程序员卡马克（JohnCarmack）的AI创业公司KeenTechnologies。两人在萨顿任教的阿尔伯塔大学机器智能研究所（Amii）特别活动上宣布了这一消息。两人在活动中都承认，与拥有成百上千员工的大公司相比，KeenTechnologies的团队规模很小。目前还在刚起步阶段，公司整个技术团队只有4人。2022年8月，KeenTechnologies宣布融资2000万美元，投资者包括红杉资本，GitHub前CEONatFriedman等。
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火讯财经讯，据日本读卖新闻报道，日本首相岸田文雄将于10月9日在联合国组织的会议上就生成式AI的利用和监管发表演讲，目前演讲稿已经确定。根据草案，岸田“将在定于今年秋季举行的七国集团峰会视频会议之前制定开发者的国际准则和行为准则。”预计演讲中还将透露，日本政府将于10月下旬制定的经济刺激方案中将包括为加强数据处理系统而“开发计算资源”的支持措施，以及为开发人工智能基础技术而“开发基本模型”的支持措施。
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火讯财经讯，据MarkTechPost10月7日报道，MetaAI研究人员提出了一种构建长语境LLM的方法，这种方法优于所有现有的开源模型。该方法围绕LLAMA2检查点进行持续的预训练，并利用额外的4000亿个token形成广泛的训练序列。这些序列旨在捕捉长语境理解的本质。此外，这项工作提供了一系列模型变体，包括使用32,768个token序列训练的较小的7B/13B模型和使用16,384个token序列训练的较大的34B/70B模型。与研究基准上的LLAMA2相比，该方法在长语境任务中取得了显著改进，而在标准短语境任务中则略有提高。这些改进在编码、数学问题解决和知识相关任务中尤为明显。此外，该团队还探索了一种简单而经济高效的程序，用于在没有人类标注数据的情况下对持续预训练的长模型进行指令微调。结果是，在一系列长语境基准测试中，聊天模型的性能超过了gpt-3.5-turbo-16k模型。
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