
医疗具身智能发展到哪了?看这一篇综述就够了!
医疗具身智能发展到哪了?看这一篇综述就够了!由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线,中南大学刘艺灏为第一作者
由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线,中南大学刘艺灏为第一作者
仅使用20K合成数据,就能让Qwen模型能力飙升——
随着语言大模型的成功,视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速,但在长上下文场景下表现却不尽如人意,这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
本文将介绍首个关于 o1 类长思维链模型过度思考现象。该工作由腾讯 AI Lab 与上海交通大学团队共同完成。
百万真机数据集开源项目AgiBot World,也是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。 该项目由稚晖君具身智能创业项目智元机器人,携手上海AI Lab、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思联合发布。
本文介绍了一套针对于低比特量化的 scaling laws。
无需额外模型训练、即插即用,全新的视频生成增强算法——Enhance-A-Video来了!
新模型在MATH上(以数学竞赛为主)动辄跑分80%甚至90%以上,却一用就废。
Scaling Law不仅在放缓,而且不一定总是适用! 尤其在文本分类任务中,扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。
2023年紧急成立的Seed团队,某种程度上承担了AI Lab最初成立时被赋予的角色;