随着科技不断演进,2025年已然成为人形机器人行业的分水岭。行业内普遍达成共识:胜负在于“智慧大脑”的超级能力,而非单纯的具身形态。直言不讳,智元机器人的姚卯青强调:‘不投资大模型的机器人注定无未来。’因此,2023年成为了各大企业争相投入通用具身大模型的关键之年。
在过去这一年间,RL从一度沉沦的位置,重新走回了AI研究的闪光灯中心。2024年下半年,OpenAI率先发布了它在LLM基础上,用RL实现“深度思考”的成果——o1,设定了新的终点线。今年初, DeepSeek ...
在2025年的帷幕即将拉开之际,人形机器人行业逐步意识到,其发展的关键不再单纯依赖于具身机器人本体的设计,而是大脑技术的突破。这一共识在众多行业领袖和专家中反复强调,尤其是智元机器人的姚卯青所说:“如果不做大模型,那是属于没有未来的机器人。”随着市场对具身智能的需求增长,更加重视泛化能力的“大脑”技术也逐渐成为行业的热门话题。今年,多个企业集中发力,尤其是谷歌DeepMind和中国的人形机器人“国 ...
Scaling Law 由 OpenAI 团队于 2020 年正式提出,并在其论文《神经语言模型的扩展定律》(Scaling Laws for Neural Language Models)中进行了详细阐述。Scaling Law ...
研究人员发现随着模型尺寸的增大,DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当,DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法,即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。
本书系世界冠军辜梓豪九段、全国女子冠军唐嘉雯六段、业余天王胡煜清8段等联袂推荐,通过简洁明快的技术分析和轻松活泼的故事描述,从全新的角度带围棋爱好者走进吴清源大师围棋世界。
3月初,美国特别竞争研究项目(SCSP)组织了一场主题为《人工智能超级计算集群的未来》的炉边对谈活动中,SCSP总裁兼首席执行官Ylli Bajraktari与半导体研究机构Semianalysis的创始人Dylan Pate ...
在加入 UCLA 之前,他曾在 FAIR 和 Meta 的核心机器学习团队担任研究科学家。此前他在加州大学伯克利分校度过了博士后生涯(导师为 Pieter Abbeel),在斯坦福大学完成了博士学位(导师为 Stefano ...
谷歌推出的DiLoCo分布式训练方法,其Scaling Law比数据并行更稳健、更优越、更高效、更强大,其模型规模越大优势越明显,有效解决通信瓶颈,为大模型训练开辟新可能。网友称DiLoCo可能会重新定义Scaling的方式。
“小米之家”小米日本法人副社长郑彦透露,小米计划将在中国推出的智能手机和家电结合的“智能家居”商业模式引入日本,将在日本开设智能手机和家电的实体店,计划2025年开设5到10家门店,同时也考虑销售空调等大型家电。(新浪财经) ...
近期,国内AI大模型厂商纷纷宣布“迭代”。3月10日,字节跳动豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术,可将大模型训练效率提升1.7倍,成本节省40%。3月6日,阿里巴巴发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B,通过强化学习,可在数学推理、代码生成等任务上实现精度提升。
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