GPT-4o能玩《黑神话》！精英怪胜率超人类，无强化学习纯大模型方案
GPT-4o能玩《黑神话》！精英怪胜率超人类，无强化学习纯大模型方案AI玩黑神话，第一个精英怪牯护院轻松拿捏啊。
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8662 点击 2024-09-23 15:42
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AI玩黑神话，第一个精英怪牯护院轻松拿捏啊。
OpenAI的o1系列一发布，传统数学评测基准都显得不够用了。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
无需依赖外部反馈或额外模型，纯纯的自我纠正。
OpenAI的self-play RL新模型o1最近交卷，直接引爆了关于对于self-play的讨论。
o1，Inference law，推理定律，模型训练
当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
近日，来自海德堡大学的研究人员推出了图语言模型 (GLM)，将语言模型的语言能力和知识图谱的结构化知识，统一到了同一种模型之中。
o1大火背后，最关键的技术是CoT。模型通过一步一步推理，恰恰是「慢思考」的核心要义。而这一观点，其实这家国内大厂早就率先实现了。
随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？
近日，香港大学发布最新研究成果：智能交通大模型OpenCity。该模型根据参数大小分为OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三个模型版本，显著提升了时空模型的零样本预测能力，增强了模型的泛化能力。
AI开启模拟宇宙！近日，来自马克斯·普朗克研究所等机构，利用宇宙学和红移依赖性对宇宙结构形成进行了场级仿真，LeCun也在第一时间转发和推荐。
APP内“智能体”数量大增，如通义已经超过14000个、讯飞星火超过11000个、豆包超过5000个
本论文第一作者倪赞林是清华大学自动化系 2022 级直博生，师从黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习与图像生成。他曾在 ICCV、CVPR、ECCV、ICLR 等国际会议上发表多篇学术论文。
注意力是 Transformer 架构的关键部分，负责将每个序列元素转换为值的加权和。将查询与所有键进行点积，然后通过 softmax 函数归一化，会得到每个键对应的注意力权重。
金融大模型产业发展与应用趋势分析。
随便给张图就能从更多视角查看全景了？！
关注o1必备的GitHub库，它来了！
研究人员提出了一个新的胸部X光图像数据集，该数据集包含临床不确定性和严重性感知的标签，并通过多关系图学习方法进行分析，以提高疾病分类的准确性，扩展了现有的疾病标签信息。
除了蛋白质设计和药物发现，Nature上最近刊登的一篇论文又解锁了AlphaFold这类生物大模型的新用途——揭示生物的亲缘关系和进化史。
刚刚，OpenAI重金押注的人形机器人初创1X终于揭秘了背后的「世界模型」——它能够根据真实数据，生成针对不同场景的中的行为预测！机器人领域的ChatGPT时刻，或许真的要来了。
优秀的 GitHub 项目啊！有关 OpenAI ο1 的一切都在这里
斯坦福大学的最新研究通过大规模实验发现，尽管大型语言模型（LLMs）在新颖性上优于人类专家的想法，但在可行性方面略逊一筹，还需要进一步研究以提高其实用性。
大型语言模型（LLMs）虽然进展很快，很强大，但是它们仍然存在会产生幻觉、生成有害内容和不遵守人类指令等问题。一种流行的解决方案就是基于【自我纠正】，大概就是看自己输出的结果，自己反思一下有没有错，如果有错就自己改正。目前自己纠正还是比较关注于让大模型从错误中进行学习。
前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini 发送 50 条消息。
比LoRA更高效的模型微调方法来了——
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？
MMMU-Pro通过三步构建过程（筛选问题、增加候选选项、引入纯视觉输入设置）更严格地评估模型的多模态理解能力；模型在新基准上的性能下降明显，表明MMMU-Pro能有效避免模型依赖捷径和猜测策略的情况。