11 月 10 日の Big Model Daily
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[11 月 10 日の Big Model Daily] とてもクレイジーです、GPT がオンラインです: ウルトラマンがマスクの大型モデルを手で転がし、誰かがサードパーティ マーケット (チュートリアル付き) を作成しました; ウルトラマンは元 Apple 従業員に投資し、設立されましたこの会社 同社初の AI ハードウェア リング、ChatGPT へのアクセスをサポート; AMD は AI に取り組んでいます: 特別イベントが 12 月 7 日に開催されると公式発表し、MI300X GPU を発売する予定です; Li Feifei チームの新作:家事を行う脳制御ロボット。これにより、脳とコンピューターのインターフェースのサンプル学習能力が少なくなります。
クレイジーだ、GPT はオンラインだ: ウルトラマンがマスクの大きなモデルを手でこするパフォーマンスをしている、そして誰かがすでにサードパーティ マーケットを作成している (チュートリアル付き)
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OpenAI は数日前の開発者カンファレンスで、メンバーシップを購入すれば、GPT-4 大型モデルの新バージョンに基づいて独自のアプリケーションを開発できると述べ、誰もが試してみたいと考えています。 今朝早く、GPT と呼ばれるこの機能が正式にオープンされました。 ChatGPT Plus 加入者は全員、コーディングの知識がなくても GPT を上から下までカスタマイズして、教育、ゲーム、クリエイティブ デザインなどのさまざまなタスクに合わせて独自の GPT を構築できます。 たとえば、OpenAI CEO の Sam Altman 氏は、マスク氏の「Grok」と同じ名前の新しい GPT アプリケーションを開発する方法を自らデモンストレーションしました。
ウルトラマンに投資した元 Apple 従業員によって設立された同社初の AI ハードウェア フライド リングは ChatGPT へのアクセスをサポート
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最新の AI ハードウェア AI Pin は、OpenAI Ultraman が投資したスタートアップ、Humane から提供されており、その創設者は全員 Apple で働いていました。 重さは約55gでテニスボールとほぼ同じです。 磁石で服にくっつき、走っても落ちないという。 デバイスにはモーションセンサーや深度センサーなどが内蔵されており、動きの状況や周囲の環境をセンシングすることができます。 音声とジェスチャーの対話をサポートし、視覚認識機能を備えています。
OpenAI は AI モデルをトレーニングするためのデータセットを生成するパートナーを探しています
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OpenAIは文書の中で、組織と協力してAIモデルをトレーニングするためのパブリック/プライベートデータセットを生成すると発表しており、このデータパートナーシップは「より多くの組織がAIの将来を導く手助けをできるようにする」ことと「より有用なモデルから利益を得る」ことを目的としている。
AMDがAIに取り組んでいる:12月7日にスペシャルイベント開催を正式発表、MI300X GPUも発売予定
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AMDは、12月7日北京時間午前2時に「Advancing AI」と呼ばれるAIに特化した特別イベントを開催すると発表した。このイベントはMI300XデータセンターGPUのリリースに関連するものと予想されている。 AMDは6月の時点で、MI300Xシリーズが第3四半期にパートナー向けに発売され、MI300Aは第2四半期にサンプルが開始されることを明らかにしていた。 現在、AMDは株式公開の準備ができているようだ。
Douyin は、Douyin コンテンツ作成に使用できる初のグラフィックおよびテキスト AIGC ツール Dreamina をテストします
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Douyinの子会社であるJianyingは、文生図のクリエイティブ分野に属する「Dreamina」と呼ばれるAIGCツールをテストしている。 ユーザーは、テキストをもとにAIが抽象化や写実性など多次元から生成したクリエイティブな絵を4枚生成することができます。 さらに、生成される画像のサイズ比率や画像テンプレートの種類など、画像やテキストを変更することもできます。 テンプレートには一般モデルとアニメーションの 2 種類があり、一般モデルでは現実のシーンに近い画像が生成され、アニメーション テンプレートでは漫画のアニメーションのシーンに近い画像が生成されます。
China Telecom が、設計コストを 95% 削減できる 1,000 億個のパラメータを備えた大規模モデル、Star Semantics をリリース
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11月10日、2023年デジタルテクノロジーエコロジーカンファレンスで、複数のチャイナテレコム幹部が順番に、ワンストップインテリジェントコンピューティングサービスプラットフォーム「Huiju」、大型モデルStar Semantics、および10以上の業界大型モデルであるチャイナテレコムの「Tianyan」を発表した。量子コンピューティング クラウド プラットフォーム、5G リフレッシュ アプリケーション、その他多くの製品、プラットフォーム、テクノロジーのアップデート。 スター セマンティック ラージ モデルは、チャイナ テレコムが自社開発したラージ モデルのアップグレードであり、パラメータ レベルが 100 万から 1,000 億に増加され、アップグレード後は、幻覚抑制、外挿ウィンドウ、インタラクティブ エクスペリエンス、およびマルチラウンドの理解が大幅に向上しました。 テクノロジーの面では、Star Semantics には 12 億を超えるスタイル データがあり、トレーニング メモリが 50% 削減され、推論が 4.5 倍高速化され、中国語画像の理解と生成能力が 30% 向上し、意味論的なきめ細かい生成効果が実現されました。 25%改善されました。 クリエイティブ効率の向上という点では、Xingchen Semantic の制作時間は以前の制作ツールと比較して 92% 削減され、デザインコストは 95% 削減されました。
Zhipu AIが評価額200億元の新たな資金調達ラウンドを求めていることが明らかになった。
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清華大学が所有する大手国内モデル企業であるZhipu AIは、評価額200億元の新たな資金調達ラウンドを求めていると伝えられている。 わずか20日前、Zhipu AIは今年中に総額25億元の資金調達を完了したと初めて正式に発表した。 当時の市場の噂では、9月の時点で同社の市場評価額は120億元にまで上昇していたという。 これにより、同社は国内の大型モデルのスタートアップ企業の中で最も評価額が高い企業の一つとなる。 現在明らかになっている最新の時価評価については、Zhipu社からはまだ回答が得られていない。
リー・フェイフェイのチームの新しい研究: 脳制御ロボットが家事を行い、ブレイン・コンピュータ・インターフェースに少ないサンプルで学習する能力を与える
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将来は、考えるだけでロボットに家事を頼めるようになるかもしれません。 スタンフォード大学のWu Jiajun氏とLi Feifei氏のチームが最近提案したNOIRシステムにより、ユーザーは非侵襲的な脳波検査装置を通じてロボットを制御し、日常業務を完了できるようになる。 NOIR は、脳波信号をロボット スキルのライブラリにデコードします。 すき焼きを作る、衣類にアイロンをかける、チーズをおろす、三目並べをする、さらにはロボット犬を撫でるなどのタスクを完了できるようになりました。 このモジュール式システムは強力な学習機能を備えており、日常生活における複雑で多様なタスクを処理できます。
中国チームが最優秀論文と最優秀システム論文を受賞、CoRL受賞論文が発表
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2017 年に初めて開催されて以来、CoRL はロボット工学と機械学習の交差点における世界トップクラスの学術会議の 1 つになりました。 CoRL はロボット学習研究のための単一トラックのカンファレンスであり、理論や応用を含むロボット工学、機械学習、制御などの複数のトピックをカバーしています。 2023年CoRLカンファレンスは11月6日から9日まで米国アトランタで開催されます。 公式データによると、今年は 25 か国から 199 件の論文が CoRL に選ばれ、人気のあるトピックには操作や強化学習などが含まれます。 CoRLカンファレンスの規模は、AAAIやCVPRなどの大規模なAI学会に比べればまだ小さいですが、今年は大型モデル、身体化知能、ヒューマノイドロボットなどのコンセプトが人気を博しており、関連研究が活発化しています。 CoRLカンファレンスも非常に注目に値します。
AI モデルを GTA の 5 つ星プレイヤーにしましょう、ビジョンベースのプログラム可能なインテリジェント エージェント、オクトパスが登場します
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インテリジェンスを具現化した大規模モデルを作成し、正確に計画を立ててコマンドを実行できる自律的で状況認識システムを作成する方法の問題を解決するために、シンガポールの南洋理工大学や清華大学などの学者らがオクトパスを提案しました。 Octopus は、視覚的な入力を通じて学習し、現実世界を理解し、実行可能コードを生成することによってさまざまな実践的なタスクを完了することを目的とした、ビジョンベースのプログラム可能なエージェントです。 オクトパスは、ビジュアル入力と実行可能コードの大量のデータ ペアでトレーニングすることにより、ビデオ ゲームのキャラクターを制御してゲームのタスクや複雑な家事を完了する方法を学習しました。