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聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

聚焦「视听触感官」协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”(Modality Temporality)现象,通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化,提升不同信息在具身多模态交互的感知质量,可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。

来自主题: AI技术研报
5563 点击    2024-11-08 19:26
失业小哥在父母卧室做AI应用,日入2万刀!晒账单爆火全网,AI初创价值3500万

失业小哥在父母卧室做AI应用,日入2万刀!晒账单爆火全网,AI初创价值3500万

失业小哥在父母卧室做AI应用,日入2万刀!晒账单爆火全网,AI初创价值3500万

太励志了,毕业即失业的这位小哥,从父母卧室中创办出一家价值3500万美元的AI初创!这个写论文神器Jenni AI,已经拥有了爆炸级的400万用户,让公司年收入达到800万美元。

来自主题: AI资讯
4504 点击    2024-11-08 14:28
文本图格式大一统!首个大规模文本边基准TEG-DB发布 | NeurIPS 2024

文本图格式大一统!首个大规模文本边基准TEG-DB发布 | NeurIPS 2024

文本图格式大一统!首个大规模文本边基准TEG-DB发布 | NeurIPS 2024

最近,来自上海大学、山东大学和埃默里大学等机构的研究人员首次提出了文本边图的数据集与基准,包括9个覆盖4个领域的大规模文本边图数据集,以及一套标准化的文本边图研究范式。该研究的发表极大促进了文本边图图表示学习的研究,有利于自然语言处理与图数据挖掘领域的深度合作。

来自主题: AI技术研报
4120 点击    2024-11-08 14:20
全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

在Prompt工程领域,规划任务一直以来都是一个巨大的挑战,因为这要求大语言模型(LLMs)不仅能够理解自然语言,还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。

来自主题: AI资讯
4663 点击    2024-11-08 10:16
万卡集群的AI数据中心,到底是如何运作的?

万卡集群的AI数据中心,到底是如何运作的?

万卡集群的AI数据中心,到底是如何运作的?

2024年7月22日凌晨,xAI创始人Elon Musk在推特上正式宣布,在凌晨4:20分正式启动了世界上最强的AI训练集群。 这个训练集群建设在美国田纳西州孟菲斯市,集合了10 万个液冷H100芯片。

来自主题: AI资讯
5341 点击    2024-11-08 09:56
边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

我们请到了边塞科技创始人 & CEO 吴翼。他一直活跃在 AI 研究的各个领域。2020 年,他辞去了 OpenAI 的研究员工作,回到清华叉院担任助理教授,并开启了自己的 AI 创业项目。

来自主题: AI资讯
12431 点击    2024-11-07 23:12
AI科研风暴来袭,中科院北大复旦大咖齐聚!海淀解锁千万算力补贴

AI科研风暴来袭,中科院北大复旦大咖齐聚!海淀解锁千万算力补贴

AI科研风暴来袭,中科院北大复旦大咖齐聚!海淀解锁千万算力补贴

中科院北大复旦大佬齐聚的2024科学智能峰会,刚刚在位于北京海淀的北大百年纪念讲堂落下帷幕,现场演讲信息量爆棚。同期,海淀这片创新热土还有好消息传出:海淀区送算力补贴了,最高1000万!

来自主题: AI资讯
3745 点击    2024-11-07 20:55
50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

50s完成7B模型量化,4bit达到新SOTA,大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

消除激活值(outliers),大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024(Oral Presentation),他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换,有效降低了outliers现象,达到了4-bit的新SOTA。

来自主题: AI技术研报
5350 点击    2024-11-07 20:51