12月28日大模型日報

資訊1年前 (2024)发布 AIWindVane

529 0 0

【12月28日大模型日報】研究字節多模態大模型PixelLM：高效像素級推理，無需依賴SAM 產業國產具身人形機器人征服複雜場景: 實時感知規劃，動態運動告別“盲走”

位元組多模態大模型PixelLM：高效能像素推理，無需依賴SAM

https://news.miracleplus.com/share_link/14497

位元組跳動智慧創作團隊聯合北京交通大學、北京科技大學的研究人員提出了第一個無需依賴SAM的高效像素級推理大模型PixelLM。相較於之前的工作，PixelLM的優勢在於：

– 能夠熟練處理任意數量的開放域目標和多樣化的複雜推理分割任務。

– 避免了額外的、成本高昂的分割模型，提升了效率和對不同應用的遷移能力。

進一步，為了支持這一研究領域的模型訓練和評估，研究團隊在LVIS資料集的基礎之上，借助GPT-4V構建了一個面向多目標推理分割場景的資料集MUSE，它包含20萬個以上的問題-答案對，涉及90萬個以上的實例分割遮罩。

ScienceAI 2023「AI+材料&化學」專題年度回顧

https://news.miracleplus.com/share_link/14498

傳統的科學探索方式是「愛迪生式」的試誤法。材料研發週期非常長，而且耗費的人力物力也是巨大的，並且存在偶然性。新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規模化的長週期探索。以我國為例，工信部對30 餘家大型骨幹企業調查結果顯示，130 種關鍵材料中，有32% 國內完全空白、54% 雖能生產，但性能穩定性較差、只有14% 左右可以完全自給。 2023 年大模型千帆競發。

國產具身人形機器人征服複雜場景: 即時感知規劃，動態運動告別“盲走”

https://news.miracleplus.com/share_link/14499

這是國產人形機器人首次基於即時地形感知動態上樓梯、下斜坡。面對這種“首次”，這名叫CL-1的人形機器人，背後是一家深圳公司：逐際動力LimX Dynamics。創辦於2022年，但前不久已經官宣了近2億的早期融資，完成資本層面的證明；現在，這家公司放出CL-1的動態測試效果，也就是展示了一波他們向全尺寸人形機器人進化的新進展。