12月28日ビッグモデルデイリー

情報1数年前 (2024)发布 AIWindVane

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【12月28日ビッグモデルデイリー】 Research Byte マルチモーダル大型モデル PixelLM: SAM に依存しない効率的なピクセルレベルの推論業界国産の体現型ヒューマノイドロボットが複雑なシーンを征服: リアルタイムの認識計画、ダイナミックな動きが「盲目的歩行」に別れを告げる

バイトマルチモーダル大規模モデル PixelLM: SAM に依存しない効率的なピクセルレベルの推論

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ByteDance のインテリジェント作成チームは、北京交通大学および北京科学技術大学の研究者と協力して、SAM に依存しない初の大規模で効率的なピクセルレベルの推論モデルである PixelLM を提案しました。以前の作品と比較して、PixelLM の利点は次のとおりです。

– 任意の数のオープンドメインターゲットと多様で複雑な推論セグメンテーションタスクを巧みに処理できます。

– コストのかかる追加のセグメンテーションモデルを回避し、効率とさまざまなアプリケーションへの移行機能を向上させます。

さらに、この研究分野でのモデルのトレーニングと評価をサポートするために、研究チームは、LVIS データセットと GPT-4V に基づいて、多目的推論セグメンテーションシナリオ用のデータセット MUSE を構築しました。これには、200,000 を超える質問と回答のペアが含まれています900,000 を超えるインスタンスセグメンテーションマスクが含まれます。

ScienceAI 2023「AI + 材料・化学」特別テーマ年次総括

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科学探査の伝統的な方法は「エジソン流」の試行錯誤方法です。材料の研究開発サイクルは非常に長く、膨大な人的資源と物的資源を消費し、不測の事態が発生する可能性があります。新材料の設計や研究開発は、緊急に必要な新材料を迅速に選別して設計することが難しく、設計された新材料に対して効率的で低コストの合成配合物を見つけるのが難しいという課題に直面することがよくあります。また、規模の長期サイクルに直面することになるでしょう。私の国を例に挙げると、工業情報化部が30社以上の大規模基幹企業を対象に行った調査によると、130の主要材料のうち、32％が国内で完全に空白で、54％は生産可能だが、その性能は安定性は悪く、完全に自給自足できるのは約 14% だけです。 2023年大型モデルサウザンドセイルズレース。

国産の体現型ヒューマノイドロボットが複雑なシーンを克服：リアルタイムの知覚計画、ダイナミックな動きが「盲目的歩行」に別れを告げる

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国産の人型ロボットがリアルタイムの地形認識に基づいてダイナミックに階段を上り、坂道を下りるのはこれが初めてだ。この「初めて」に直面して、CL-1 という名前の人型ロボットが深センの会社、LimX Dynamics を支えています。 2022年に設立された同社は最近、資本レベル認証を完了するための初期資金調達で2億ドル近くを正式に発表し、今度はCL-1の動的テスト結果を発表し、フルサイズの人型ロボット計画の波を示している。ロボットの進化における新たな進歩。

OpenAIマイクロソフトが訴えられる！ニューヨーク・タイムズはAIが侵害していると非難し、侵害しているモデルとトレーニングデータの破棄を要求している

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OpenAI は、おそらく史上最も困難な AI 著作権訴訟に直面している。原告のニューヨーク・タイムズ紙は、22万ページの添付書類を添えた嘆願書を地方裁判所に提出した。 1 つのセクションには 100 もの反駁できない証拠が列挙されており、ChatGPT の出力内容はニューヨークタイムズのニュース内容とほぼ同じです。