Ilya错了?Scaling另有他用,ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现
Ilya错了?Scaling另有他用,ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集,是此前类似数据集的10倍,创下新纪录!基于新数据集,发现预训练Scaling Law,虽然对模型性能提升不明显,但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋!
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谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集,是此前类似数据集的10倍,创下新纪录!基于新数据集,发现预训练Scaling Law,虽然对模型性能提升不明显,但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋!
想了想,应该有不少读者想看我对 Manus 的评价,还是不偷懒,分享直播实测 8 小时的真实感受。
科学和玄学以一种意想不到的方式结合了。
在人工智能一次又一次的“飞跃”背后,究竟是什么在驱动它不断演进?AI演进的灵魂代码藏在哪里?
在面对复杂的推理任务时,SFT往往让大模型显得力不从心。最近,CMU等机构的华人团队提出了「批判性微调」(CFT)方法,仅在 50K 样本上训练,就在大多数基准测试中优于使用超过200万个样本的强化学习方法。
起猛了,DeepSeek开口说话了。而且是超低延迟实时秒回,还可以随时打断的那种,先来看一段VCR:DeepSeek以及其他任意大模型接入这样的高质量对话引擎,全程只需要两行代码。
「即便最终赢家不是它,它也足够意义重大。」一位 LAM 产品经理这样评价 Manus AI 的行业价值。
随着AI社交类应用在Z世代年轻人中的广泛流行,线上情绪陪伴的价值逐渐被深入挖掘。随时随地开启对话,句句有回应,事事不失联,给不少人都带来了心灵慰藉与个性化的情感支持。
短短六个月,面向消费者的生成式 AI 市场已发生翻天覆地的变化。一些产品迅速崭露头角,另一些却止步不前,还有意外的黑马一跃成为行业领跑者。
前些天,字节跳动的 AI IDE 产品 Trae 上线了国内版本,其具备「中文语境深度适配 + 全功能免费开放」的双重杀手锏,一上线就收获了不少支持者。全网一片夸赞,很少能看见批评的声音。