数据不够致ScalingLaw撞墙?CMU和DeepMind新方法可让VLM
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。 其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。 其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储
最终,我希望讨论是什么让AI研究变得有压力,能让那些有幸从事这一领域工作的我们生活更加快乐。因为,尽管目前混乱,它仍然是一项美好、充实的职业;一项有潜力解决科学、哲学乃至人类自身许多重大问题的职业。
谷歌旗下AI研究部门DeepMind今日发布了一款名为Genie 2的新模型,可通过单张图片和文字描述生成“无尽”的可交互的3D世界。
图|GenCast 在区域风力和热带气旋预报方面优于 ENS。尽管 GenCast 在精度与效率上实现了双重突破,但仍有进一步优化空间。例如,提高分辨率以匹配未来升级的 ENS 系统,或者通过蒸馏技术降低计算成本。此外,结合操作性数据进行微调或融入更多传统 N
传统上,天气预报基于数值天气预报 (NWP),它依赖于基于物理学的大气模拟。基于机器学习 (ML) 的天气预报 (MLWP) 的最新进展产生了基于 ML 的天气模型,其预测误差比单一 NWP 模拟要小。
以往,构建一个游戏世界需要繁琐的编程和复杂的设计,但Genie 2仅需一张图片即可实现。这个强大的模型能够基于初始图像生成一个完整的、可操作且充满趣味的3D环境。用户只需通过键盘和鼠标,便能在这个虚拟世界中自由探索。
DeepMind推出的Genie 2是一款先进的AI模型,旨在生成多样化的可玩3D世界。作为Genie的继任者,Genie 2能够根据单张图片和文本描述生成互动场景,增强用户体验。该模型经过视频训练,能够准确模拟物体交互、光照、物理效果及NPC行为,其视觉质量
OpenAI 今天宣布,它已从竞争对手Google DeepMind 挖走了三名高级计算机视觉和机器学习工程师,他们都将在瑞士苏黎世新开设的OpenAI办公室工作。
近期,人工智能领域迎来了一场重量级的人事变动。据知名科技媒体Wired的最新报道,OpenAI成功从其主要竞争对手谷歌DeepMind挖角,引进了三位在计算机视觉与机器学习领域具有深厚造诣的专家:Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov
在人工智能与科学研究的交汇点上,一场令人瞩目的对话正在展开。来自学术界和产业界的顶尖人物——诺贝尔奖得主 Paul Nurse 爵士、DeepMind CEO Demis Hassabis、CRISPR 先驱 Jennifer Doudna 以及 AlphaF
Med-Gemini-3D能够为CT扫描生成报告,这比标准X光成像复杂得多。在此示例中,Med-Gemini-3D的报告正确地包含了原始放射科医生报告中遗漏的一处病变(用绿色标出)8. 合作科学AI离不开多领域协作,公共和私营部门的合作尤为关键。从数据集创建到
文章转载于新智元过去两年,AI主打用户增长,成功实现了大众化普及。毕竟,拉新才是商业王道。然而,如今AI日常的应用已经快卷到天花板了。对于世界上绝大多数人的普通查询,许多LLM都能给出相当不错的回答。
OpenAI科学家Jason Wei预测,未来一年内,AI重点将从推广大众需求转为促进科学发现,无独有偶,DeepMind刚刚发布的36页报告也揭示出:全球实验室AI使用正在指数级增长,AI for Science真正的黄金时代即将来临。