马斯克“掀桌子”,AI大模型+自动驾驶会诞生什么?
马斯克“掀桌子”,AI大模型+自动驾驶会诞生什么?本文介绍了特斯拉全自动驾驶FSD V12新版本的颠覆性变化,采用了端到端的AI大模型,取代了以往的Rule-base方案。
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本文介绍了特斯拉全自动驾驶FSD V12新版本的颠覆性变化,采用了端到端的AI大模型,取代了以往的Rule-base方案。
在人工智能的辉煌历史中,Geoffrey Hinton教授不仅是深度学习的奠基人之一,更是推动了整个领域从理论到实践的转变。在这次深入的访谈中,Geoffrey Hinton分享了自己在人工智能研究中的个人经历、对深度学习未来发展的深刻见解,以及对当前技术可能带来的社会影响的深思熟虑。
当下的人类正站在AI时代的开端,社会中的每一个人都在被强大的AI技术赋能。聚焦AI领域的“赋能者”与“被赋能者”,36氪“新质生产力·AI Partner大会”以“我被AI赋能了”为主题,汇聚国内AI领域重量级嘉宾,一起共探AI行业新图景。
大模型的混合部署,未来一段时间大概率依旧将是主流方案。
当下的人类正站在AI时代的开端,社会中的每一个人都在被强大的AI技术赋能。聚焦AI领域的“赋能者”与“被赋能者”,36氪“新质生产力·AI Partner大会”以“我被AI赋能了”为主题,汇聚国内AI领域重量级嘉宾,一起共探AI行业新图景。
以 OpenAI 的 GPT 系列模型为代表的大语言模型(LLM)掀起了新一轮 AI 应用浪潮,但是 LLM 推理的高昂成本一直困扰着业务团队。
在 AI 领域,扩展定律(Scaling laws)是理解 LM 扩展趋势的强大工具,其为广大研究者提供了一个准则,该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
这才是 AI 视频生成的未来?
归根结底,大模型的方向还是走错了?
在多标签图像识别领域中,由于图像本身和潜在标签类别的复杂性,收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务,通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究,提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架,实现了有效的未知标签生成。