数据要素市场9月趋势解析|数据集类产品增至49%,部分数据产品登记...
通过对各大数据交易所的分析,南财数据发现,从新增产品数量上看,上数所新增产品数量依旧位居首位;从整体来看,数据集类产品的占比逐步上升,成为主要交付形式,占新增产品总量的49%;从行业分布上看,金融服务行业仍是新增数据产品最多的领域。与此同时,随着数据产品数量增加,市场充分竞争的同时出现部分同质化现象。分析还...
中国科技成果转化的探索路径
清华的项目我们缺市场,缺真正的服务端,我们现在帮着对接本地大的省的算力调度,那么还用刚才的项目举例,我们在帮助项目赋能,对接包括重大数据集,想深入参与到大的万亿级产业中来,也考虑到四川省缺电的情况,我们现在跟能投集团合作,把绿色电力和后面的算力合作起来,让成都不要缺电。这次我们邀请他们带着数十家上市公...
对话IJCAI2024 大会主席张成奇:克服了幻觉,大模型就不够「靓丽」
同时,也分析了不同时期解决问题的途径:从2006年开始,运用优化技术去解决小范围问题;2017年,可以使用强化学习的方法为去解决特定问题;直到2023年,大语言模型的使用可以去解决通用问题。这一演讲也给Agent的底层架构研究提供了新的启发与思路。之外,Agent层面还出现了很多创新性的工作。中国科学院大学黄凯...
清华全球最大双臂机器人扩散大模型RDT,懂调酒能遛狗,登顶热榜
为了解决这个问题,一种通常的做法是,利用多种不同机器人的数据,训练一个可泛化的「大模型」。但这又会带来两个新的挑战:一是,在机器人领域,缺乏一个像GPT一样的通用、强大的「模型架构」。它不仅需要能学会各种的动作模式(modality),还需要具备可扩展性(scalability)。换言之,扩大模型的参数量,它的性能...
速递|刚刚,HuggingFace 宣布千万美元收购了一家数据集服务公司...
据悉,HuggingFace去年从投资者那里拿到2.35亿美元投资,估值达到45亿美元。HuggingFace曾与Argilla合作过,后者是一家开发软件的公司,可以让人们合作改进用于训练能够模仿人类语言的AI数据集。Argilla联合创始人&CEODaniVilaSuero表示,这家初创公司的13名员工将加入HuggingFace,Argilla将继...
重磅报告发布:All in AI?金融大模型的广泛使用或带来系统性风险|...
然而不得不承认的是,目前的AI还不够聪明,在落地上还面临着高昂的算力成本以及数据隐私、模型幻觉等制约,蚂蚁集团CTO何征宇曾总结道,大模型仍处于钻木取火阶段,规模落地需要攻坚三大挑战:可靠性、经济性、易用性(www.e993.com)2024年10月23日。大模型数量激增,AI为金融业带来万亿增量商业价值目前,国内大模型数量正在快速增长。据《每日经济新闻...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
??车端算力不足。当前的车端算力尚无法支持大的世界模型运行,至于后续是否可通过蒸馏或者其他降秩的方式在保持对真实世界理解的能力下最大程度地裁剪模型,还需要等待端侧硬件算力的持续迭代。??网络带宽不足。世界模型涉及到的数据量非常大,而当前的网络带宽尚无法满足大规模数据实时传输的需求。
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
据月之暗面官方信息,长上下文能够解决90%的模型微调定制问题。对于短上下文模型,在执行具体的下游任务前,其已具备的能力往往仍有欠缺,需要针对下游任务进行微调。微调的基本步骤包括数据集的准备、微调训练等,中间可能还涉及微调结果不理想,需要重新梳理微调过程。而上下文长度足够的情况下,可以将数据作为提示词...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
研究人员通过修改隐藏层的宽度来扩展一个2层的MLP,通过修改层数和通道数来扩展CNN,并在一系列图像(MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet)和表格(CoverType、Income和Credit)数据集上训练模型。结果显示,在不同数据类型上训练的网络在EMC方面存在显著差异:...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
风险因素:结论基于历史数据,在市场环境转变时模型存在失效的风险。01准备篇深度学习理论1.神经元与激活函数伴随着数据量的与日俱增以及计算能力的大幅提升,深度学习模型近年来发展十分迅速,在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域不断取得突破。