深度|DeepMind机器人组负责人:过去人们一直将注意力集中在本体,但真正带来巨大飞跃的是机器人的心智进步
深度|DeepMind机器人组负责人:过去人们一直将注意力集中在本体,但真正带来巨大飞跃的是机器人的心智进步在机器人抓香蕉这个事情上,它们依赖的是手眼协调,靠视觉学习如何抓取香蕉。它们最有独创性的地方在于它不是因为我们教了它上千次如何抓香蕉,而是它从 Gemini 那里获得了关于“如何抓取物体”的知识,然后将这些知识应用到现实世界的动作中。
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在机器人抓香蕉这个事情上,它们依赖的是手眼协调,靠视觉学习如何抓取香蕉。它们最有独创性的地方在于它不是因为我们教了它上千次如何抓香蕉,而是它从 Gemini 那里获得了关于“如何抓取物体”的知识,然后将这些知识应用到现实世界的动作中。
Trae国际版昨天上新了付费模式,本来没想着写付费教程,毕竟付费嘛,给钱就完了,但是我发现还真不是那么简单,我自己付费过程中也遇到了一些问题,同时呢,在官方群看到有好多小伙伴本来是想月付的,结果直接变成年付了,也就是直接付了90美刀,还没有退款渠道,只能给Trae官方发邮件,所以我还是写一个吧,给想付费的小伙伴提个醒也是好的。
OpenAI模型命名混乱没规律,以至于打开ChatGPT后,好多人都不知道到底该用哪个模型来完成任务。
编程智能体也有「进化论」!Transformer作者初创Sakana AI与UBC推出达尔文-哥德尔机(DGM),能自动改写自身代码,性能翻倍超越人工设计。还能跨语言迁移、发明新工具。AI要觉醒了?
大语言模型(LLMs)作为由复杂算法和海量数据驱动的产物,会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式?这听起来或许有些大胆,但背后的推理其实并不难理解:
新加坡国立大学等机构的研究者们通过元能力对齐的训练框架,模仿人类推理的心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验结果显示,这一方法不仅提升了模型在数学与编程任务上的性能,还展现出跨领域的可扩展性。
随着大语言模型 (LLM) 的出现,扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此,无论是在工业界还是学术界,探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。
MiniMax即将发布代号M+的文本推理模型,其表现将影响公司未来竞争力。面对DeepSeek R1的冲击,MiniMax采取国内C端不接入、海外接入的策略,并推出类Manus产品MiniMax Agent。公司通过品牌拆分(海螺AI更名)、纯API商业模式拓展市场,语音模型商业化效果显著,但未进入“基模五强”名单。新推理模型或成其保持行业地位的关键。
近年来,大语言模型(LLMs)的能力突飞猛进,但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
不久前,GPT-4o 的最新图像风格化与编辑能力横空出世,用吉卜力等风格生成的效果令人惊艳,也让我们清晰看到了开源社区与商业 API 在图像风格化一致性上的巨大差距。