16岁创业,22岁做成百亿独角兽!3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金
16岁创业,22岁做成百亿独角兽!3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金Meta豪掷143亿收购Scale AI,意外成就了3名22岁青年的创业神话!他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师,干出百亿独角兽Mercor,年入1亿美金。目前,Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
Meta豪掷143亿收购Scale AI,意外成就了3名22岁青年的创业神话!他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师,干出百亿独角兽Mercor,年入1亿美金。目前,Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前,所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型,以及训练此类模型所需的数据。与此同时,3DGS 已成为各种视觉任务中 3D 场景表达的重要标准之一。
让大模型破译从未见过的甲骨文,准确率拿下新SOTA!
周末在家扒拉上周更新的论文的时候,看到一篇我自己一直非常关心的领域的论文,而且还是来自发论文发的越来越少的OpenAI。
总参数达到1万亿,阿里迄今为止最大的模型来了! 没错,就是前几日大家期待已久的Qwen3-Max-Preview (Instruct)。
OpenAI重磅结构调整:ChatGPT「模型行为」团队并入Post-Training,前负责人Joanne Jang负责新成立的OAI Labs。而背后原因,可能是他们最近的新发现:评测在奖励模型「幻觉」,模型被逼成「应试选手」。一次组织重组+评测范式重构,也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
为了降低大模型预训练成本,最近两年,出现了很多新的优化器,声称能相比较AdamW,将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究,指出不仅新优化器的加速低于宣称值,而且会随模型规模的增大而减弱,该研究证实了严格基准评测的必要性。
机器人终于不用散装大脑了! 字节Seed一个模型就能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互。
清华大学最新提出的建筑专业知识驱动的平面图自动生成方案FloorPlan-LLaMa,解决传统模型「指标优秀但实际不可用」 痛点,让AI生成贴合建筑师设计偏好的可行方案。
好家伙,我直呼好家伙。 号称「赛博白月光」的 GPT-4o,在它的知识体系里,对日本女优「波多野结衣」的熟悉程度,竟然比中文日常问候语「您好」还要高出 2.6 倍。