全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练数据达3000亿个时间点
全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练数据达3000亿个时间点Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
AI对待每个人类都一视同仁吗? 现在OpenAI用53页的新论文揭示:ChatGPT真的会看人下菜碟。 根据用户的名字就自动推断出性别、种族等身份特征,并重复训练数据中的社会偏见。
Skild AI 是一家位于匹兹堡的初创公司,由两位前 CMU 教授创立,旨在打造具身智能的通用大脑。Skild 宣称其模型展示了无与伦比的泛化和涌现能力,并且有多于竞争对手 1000 倍的训练数据。
所有模型都是通过在来自互联网的海量数据上进行训练来工作的,然而,随着人工智能越来越多地被用来生成充满垃圾信息的网页,这一过程可能会受到威胁。
训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
训练数据的质量优劣,直接影响人工智能(AI)大模型的能力水平。
基于公司私有组件生成代码,这个问题的本质是:由于大模型的训练数据集不包含你公司的私有组件数据,因此不能够生成符合公司私有组件库的代码。
反垄断案败诉,谷歌或将面临「分家」,一旦与Chrome和安卓操作系统解绑,谷歌该何去何从?
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但MIT等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
李飞飞老师提出了空间智能 (Spatial Intelligence) 这一概念,作为回应,来自上交、斯坦福、智源、北大、牛津、东大的研究者提出了空间大模型 SpatialBot,并提出了训练数据 SpatialQA 和测试榜单 SpatialBench, 尝试让多模态大模型在通用场景和具身场景下理解深度、理解空间。