Найбільша тенденція у сфері штучного інтелекту наступного року — це світові моделі.
Великі мовні моделі (LLMs) вичерпали дані для навчання, єдиний спосіб масштабувати це — помістити їх у симульовані світи, запускати мільйони реальних симуляцій і генерувати синтетичні дані.
Google веде тут (сюрприз, сюрприз) з Genie 3
Tesla — темна конячка, більшість людей не усвідомлює, що повне самостійне водіння працює на світовій моделі, яка симулює кожну можливу автомобільну аварію, щоб її уникнути.
Світові моделі також будуть використовуватися для навчання агентів і роботів. Одним із найбільших недоліків для роботів сьогодні є відсутність даних про те, що бачить і робить людина.
Реальні світові фізично-орієнтовані симуляції — у пошані.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Найбільша тенденція у сфері штучного інтелекту наступного року — це світові моделі.
Великі мовні моделі (LLMs) вичерпали дані для навчання, єдиний спосіб масштабувати це — помістити їх у симульовані світи, запускати мільйони реальних симуляцій і генерувати синтетичні дані.
Google веде тут (сюрприз, сюрприз) з Genie 3
Tesla — темна конячка, більшість людей не усвідомлює, що повне самостійне водіння працює на світовій моделі, яка симулює кожну можливу автомобільну аварію, щоб її уникнути.
Світові моделі також будуть використовуватися для навчання агентів і роботів. Одним із найбільших недоліків для роботів сьогодні є відсутність даних про те, що бачить і робить людина.
Реальні світові фізично-орієнтовані симуляції — у пошані.