
深度|具身合成数据的路线之争,谁将率先走出困境?
深度|具身合成数据的路线之争,谁将率先走出困境?本文主要描述了具身合成数据两条主要技术路线之争:“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。参考自动驾驶的成功经验,前者模态转换链路过长导致误差累积,'直接合成3D数据'理论上有信息效率优势,但需要克服“常识欠缺”等挑战。
本文主要描述了具身合成数据两条主要技术路线之争:“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。参考自动驾驶的成功经验,前者模态转换链路过长导致误差累积,'直接合成3D数据'理论上有信息效率优势,但需要克服“常识欠缺”等挑战。
仅使用20K合成数据,就能让Qwen模型能力飙升——
已与多家国内外头部主机厂、Tier1供应商、具身智能公司签约
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
视频多模态大模型(LMMs)的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题,我们提出了一种替代方法,创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集,名为 LLaVA-Video-178K。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧,但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出,通过递归自我改进,AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步,它可能参与解决大型数学难题,如黎曼猜想。同时,数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
1%的合成数据,就让LLM完全崩溃了? 7月,登上Nature封面一篇论文证实,用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」,9次迭代后就会让模型原地崩溃。
如何处理小众数据,如何让这些模型高效地学习专业领域的知识,一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法,为这个问题带来了新的解决思路。
浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了,分别在2亿、5亿和20亿级别获胜,抱抱脸出品。
合成数据2.0秘诀曝光了!来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct,能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3,在多项基准上刷新了SOTA。