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率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

率先解决多类数据同时受损,中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024:强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

近日,中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题,提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性,为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024)。

来自主题: AI技术研报
3058 点击    2024-11-16 15:13
狂奔两周年,激辩AI大模型“撞墙”

狂奔两周年,激辩AI大模型“撞墙”

狂奔两周年,激辩AI大模型“撞墙”

OpenAI奥特曼前天发了条神神秘秘的推文,“there is no wall”。

来自主题: AI资讯
5854 点击    2024-11-15 15:44
最近几年TOP100的AI论文背后,揭示了硅谷科技创新的一个新配方……

最近几年TOP100的AI论文背后,揭示了硅谷科技创新的一个新配方……

最近几年TOP100的AI论文背后,揭示了硅谷科技创新的一个新配方……

最近,专注做AI转型的Zeta Alpha对2023年引用次数最多的 AI 论文进行了排名,列出了影响力最高的100篇论文,引发了业界热议,并且就论文的机构也做了一个梳理。

来自主题: AI技术研报
6055 点击    2024-11-15 10:51
用LaTRO框架,通过自我奖励机制来激发LLM潜在推理能力,基准上提升12.5% |Salesforce重磅

用LaTRO框架,通过自我奖励机制来激发LLM潜在推理能力,基准上提升12.5% |Salesforce重磅

用LaTRO框架,通过自我奖励机制来激发LLM潜在推理能力,基准上提升12.5% |Salesforce重磅

大规模语言模型(LLMs)已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力,但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力,这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。

来自主题: AI资讯
6706 点击    2024-11-15 10:34
Z Potentials|独家专访李飞飞爱徒,斯坦福AI博士,a16z投资千万美元,AI视频月收入飞涨200%

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本期我们邀请到了 Hedra 的联合创始人兼 CEO Michael。他曾在斯坦福大学攻读博士学位,由吴教授和李飞飞教授共同指导,专注于物理世界建模与具身智能的交叉研究。在 NVIDIA 的 Omniverse 团队实习期间,他参与了 Omni-Gibson 的研究,对模拟物理与真实感表现系统的结合有深入探索,同时对电影、电视剧和动画等娱乐行业充满热情。

来自主题: AI资讯
5714 点击    2024-11-14 15:01