Самая большая тенденция в области ИИ в следующем году — это мировые модели.
Большие языковые модели (LLMs) исчерпали запасы данных для обучения, единственный способ масштабировать их — помещать их в смоделированные миры, запускать миллионы симуляций реального мира и генерировать синтетические данные.
Google лидирует в этой области (сюрприз, сюрприз) с Genie 3.
Тесла — темная лошадка, большинство людей не осознают, что полностью автономное вождение работает на мировой модели, которая симулирует все возможные автомобильные аварии, чтобы избежать их.
Мировые модели также будут использоваться для обучения агентов и роботов. Одним из крупнейших недостатков современных роботов является отсутствие данных о том, что видит и делает человек.
Реальные симуляции на основе физики — за ними будущее.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Самая большая тенденция в области ИИ в следующем году — это мировые модели.
Большие языковые модели (LLMs) исчерпали запасы данных для обучения, единственный способ масштабировать их — помещать их в смоделированные миры, запускать миллионы симуляций реального мира и генерировать синтетические данные.
Google лидирует в этой области (сюрприз, сюрприз) с Genie 3.
Тесла — темная лошадка, большинство людей не осознают, что полностью автономное вождение работает на мировой модели, которая симулирует все возможные автомобильные аварии, чтобы избежать их.
Мировые модели также будут использоваться для обучения агентов и роботов. Одним из крупнейших недостатков современных роботов является отсутствие данных о том, что видит и делает человек.
Реальные симуляции на основе физики — за ними будущее.