DeepMind用语言游戏让大模型学AlphaGo自我博弈，数据限制不存在了
DeepMind用语言游戏让大模型学AlphaGo自我博弈，数据限制不存在了自我博弈，很神奇吧？
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5223 点击 2024-12-02 14:01
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自我博弈，很神奇吧？
这是一个可以用AI复制“一切”的时代：从你的声音、容貌和表达风格，到你的某些想法或者决策。现在，AI甚至可以复制你的“个性”，并且还相当准确。
众所周知，视频的抠图相当麻烦，要是有大面积频繁的抠图需求，还得布置绿幕进行后期PS。
OpenAI科学家Jason Wei预测，未来一年内，AI重点将从推广大众需求转为促进科学发现，无独有偶，DeepMind刚刚发布的36页报告也揭示出：全球实验室AI使用正在指数级增长，AI for Science真正的黄金时代即将来临。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
今天凌晨，新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature，主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
今天，DeepSeek 全新研发的推理模型 DeepSeek-R1-Lite 预览版正式上线。所有用户均可登录官方网页 （chat.deepseek.com），一键开启与 R1-Lite 预览版模型的超强推理对话体验。DeepSeek R1 系列模型使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。