by federicoheim3
这种解耦正则化维持了值信号和预训练知识的完整性，导致更 robust 和有效的学习而不降低模型的基础能力。 大语言模型展现了优异的自然语言理解和推理能力，本文进一步探索了 LLMs 大语言模型在 3D 复杂场景的推理和布局生成能力。 如何在没有人工设计的情况下获得相对合理的布局先验有助于减少场景建模和生成的代价。 对此，我们使用 LLMs (例如 GPT-3.5) 对文本输入的实例及其空间关系进行抽取，并生成相应的 Layout 布局先验。 然而，通过 LLMs 解读的场景 3D 空间布局和 Layout 先验与实际场景存在一定差距，通常表现生成悬浮 / 穿模的物体，比例差异过大的物体组合等。
回顾我们所取得的成就，我为安全系统团队的每个人都感到骄傲，我非常有信心团队将继续蓬勃发展。 Megatron cp可以看成是在保持megatron sp混合并行框架的基础上，引入cp维度的并行。 所以你可以把megatron sp混合并行理解成整体框架，cp理解成局部优化。 而在我国，只有政策更进一步开放，才能支持萝卜快跑等无人驾驶企业的发展，以实现我国无人驾驶在国际赛场上的领跑。 不仅如此，谷歌母公司Alphabet还在加大对Waymo投资，为进一步扩张，研发自动驾驶技术注入新的动力。 这一历史性的转折时刻，意味着美国自动驾驶发展已经达到了新的里程碑——传统出行方式，已被自动驾驶的入场彻底变革。 美国旧金山的日均无人车服务单量，已经超越出租车，洋萝卜来势汹汹，中国无人驾驶的巨大市场岂能拱手让人？ 7 月初，上海人工智能实验室已经开源了搭载 MindSearch 架构的 InternLM2.5-7B-Chat 模型。
最近，斯坦福大学的学生针对 arXiv 论文创建了一个开放讨论论坛 ——alphaXiv，可以直接在任何 arXiv 论文之上发布问题和评论。 如下表所示，ShieldGemma TRANSEXUAL PORN SEX VIDEOS (SG) 模型（2B、9B 和 27B）的表现均优于所有基线模型，包括 GPT-4。 Gemma 2 家族新增 Gemma 2 2B 模型，备受大家期待。
可以看到，用户只需输入文本提示词，AI 就会帮助你生成图像（用户也可直接上传图像），然后再进一步为你生成分子配方。 然后，他们将这些数据输入图神经网络（GNN），该网络属于机器学习的范畴，使用强大的算法来检测和分析数据点之间的关系。 为了构建这个气味地图，他的团队在一个包含 5000 个芳香分子的数据集上训练他们的 AI 模型，这些芳香分子涵盖了各种气味类别，如花香、果香或薄荷味。 在 Osmo 建立之前，Alex Wiltschko 在谷歌研究院领导着这个团队，他们使用先进的机器学习技术构建了 Osmo 气味映射图的基础。
与更复杂的领域不同，Countdown 提供了一个受限的搜索空间，使得可行的分析成为可能，同时仍然需要复杂的推理。 此外，与其他数学任务相比，Countdown 游戏中的成功更依赖于问题解决能力而非数学知识。 研究者将实验测试任务分为两部分：一部分可以利用所有数据进行验证以调整生成参数，称为验证任务；另一部分的数据仅用于测试而不可用于调整参数，称为测试任务。 研究者在验证任务上搜索 “最大化最差任务性能” 的参数，并将其固定用于测评 SELF-GUIDE 在测试任务上的表现。 令人惊讶的是，用不正确的解决方案启动但具有正确行为的模型，与在具有正确解决方案的数据集上训练的模型具有相同的性能（图 6）。 这表明认知行为存在（而不是获得正确的解决方案）是通过强化学习成功实现自我改进的关键因素。
由于新节点只依赖于之前步骤中生成的节点，所以这些节点可以并行处理，大大提高了信息收集的速度。 当所有的信息收集完毕，WebPlanner 将添加结束节点，输出最终答案。 对于产出（论文数量）： 单纯的 GPU 数量与论文产出不成正比。 然而，以 TFLOPs（每秒万亿次浮点运算）衡量的总计算能力，与论文产出呈现出更强的正相关性，尤其是在工业界（图 4C）。 这说明，决定研究产出效率的，是高质量的计算基础设施，而不仅仅是 GPU 的堆砌。 从研究类型来看，算法和实证研究的增长速度超过了数据集、基准测试和工具包等类别（图 B）。
虽然大规模语言模型（LLM）在许多自然语言处理任务中表现优异，但在具体任务中的效果却不尽如人意。 为了提升模型在特定自然语言任务上的表现，现有的方法主要依赖于高质量的人工标注数据。 结果显示，经过几何问题训练后，模型在 VSI Bench、Super CLEVR、Omni3D Bench 和 MindCube 这四个基准上的性能都出现了一定程度的增长。 体现了使用几何问题作为代理任务这空间智能上的 zero-shot 泛化能力。 实际上，解决几何问题所需的能力，包括识别形状与构型、推断空间关系（如平行、角度和相对位置）、计算或测量几何元素，以及执行多步逻辑推理，同样也是空间感知任务所必需的。 尽管在特定空间任务数据集上进行微调可以实现高模型域内的性能，但可能导致模型过度特化，难以培养更基础且可泛化的空间智能。 工业界研究者人均发表 8.72 篇论文，学术界人均发表 7.93 篇。
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