首个GPT-4驱动的人形机器人！无需编程+零样本学习，还可根据口头反馈调整行为
首个GPT-4驱动的人形机器人！无需编程+零样本学习，还可根据口头反馈调整行为让GPT-4操纵人形机器人，事先不做任何编程or训练，能搞成啥样儿？ 答案是：太 猎 奇 了！
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6658 点击 2023-12-13 16:54
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让GPT-4操纵人形机器人，事先不做任何编程or训练，能搞成啥样儿？ 答案是：太 猎 奇 了！
本文介绍了一个名为Alph-CLIP的框架，它在原始的接受RGB三通道输入的CLIP模型的上额外增加了一个alpha通道。在千万量级的RGBA-region的图像文本对上进行训练后，Alpha-CLIP可以在保证CLIP原始感知能力的前提下，关注到任意指定区域。通过替换原始CLIP的应用场景，Alpha-CLIP在图像识别、视觉-语言大模型、2D乃至3D生成领域都展现出强大作用。
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
由厦门大学等机构提出的全新视觉感知基础模型APE，只需一个模型外加一套参数，就能在160个测试集上取得当前SOTA或极具竞争力的结果。而且训练和推理代码以及模型权重全部开源，无需微调，开箱即用。
化学反应是药物设计和有机化学研究的基础。研究界越来越需要一种能够有效捕获化学反应基本规则的大规模深度学习框架。
过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。
苹果M系列芯片专属的机器学习框架，开源即爆火！现在，用上这个框架，你就能直接在苹果GPU上跑70亿参数大模型、训练Transformer模型或是搞LoRA微调。
脱胎自 RISC-V，能把推理训练能效提高 1 万倍。OpenAI 的权力之争才刚刚落幕，一场关键交易悄悄浮出了水面。
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
不知道大伙们还记得，那名用 50 张 1080 TI 显卡对抗癌症的“ 业余 ”程序员不。他曾自掏腰包训练了个 AI ，还整了个免费的网站，让人工智帮你“ 看片子 ”，能快速诊断出乳腺癌。