苹果要做桌面AI机器人？HomePod确已难当大任
苹果要做桌面AI机器人？HomePod确已难当大任即便有AI的加持，桌面机器人单独存在的意义其实也不大。
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7294 点击 2024-07-22 10:40
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即便有AI的加持，桌面机器人单独存在的意义其实也不大。
一切仍处于混乱摸索中，这也许也是好事。
针对视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的对抗攻击，现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性，但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成，存在代理模型过拟合的风险。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
近日，机器人领域著名会议 RSS（Robotics: Science and Systems） 2024 在荷兰代尔夫特理工大学圆满落幕。
前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客，首篇博文的话题关于：基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的，分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点，以史为鉴，对于未来的创新具有重要意义。
AlphaFold 3的论文太晦涩？没关系，斯坦福大学的两位博士生「图解」AlphaFold 3 ，将模型架构可视化，同时不遗漏任何一个细节。
小模型时代来了？OpenAI带着GPT-4o mini首次入局小模型战场，Mistral AI、HuggingFace本周接连发布了小模型。如今，苹果也发布了70亿参数小模型DCLM，性能碾压Mistral-7B。
![使用视觉语言模型进行 PDF 检索 [译]](https://blog.vespa.ai/assets/2024-07-15-retrieval-with-vision-language-models-colpali/GRuDx-xXAAAFqBR.jpeg)
近年来，随着大语言模型 (LLM) 的发展，构建检索增强生成 (RAG) 解决方案成为了一个热门话题。RAG 将 LLM 的强大功能与检索模型结合，应用于专有知识数据库。然而，对于开发人员来说，一个主要挑战是将各种文档格式（如 PDF、HTML 等）转换为可供文本模型处理的格式。
Fidelity-Scalability-Controllability-Accessibility （真实度-可扩展性-可控性-可用性）是生成式 AI 领域一个很好的研究方法论。会有更多像AnimateDiff这样的技术推动视频生成的广泛应用。