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公司44 則新聞

  6. 產業動態傳播指數 35

    DeepMind 聯合創始人重申：到 2028 年實現 AGI 的機率依然是 50%

    據 Futurism 報道，Google DeepMind 聯合創始人 Shane Legg 在播客中表示，他維持自己在 2011 年底做出的預測，即到 2028 年研究人員有 50% 的機率造出通用人工智慧（AGI）。他認為算力已就緒，當前關鍵是用遠超單個人類一生所能體驗的資料規模來訓練模型，但也坦言測試通用性和繼續擴充套件算力仍是主要挑戰。

  9. AI科研傳播指數 31

    DeepMind 提出 OPRO：讓大模型自己迭代最佳化 Prompt

    DeepMind 研究團隊在一篇新論文中提出 OPRO 方法，直接把大模型當作最佳化器。這項技術用自然語言描述任務並記錄歷史得分，讓模型自主摸索規律，在沒有形式化數學公式的情況下迭代尋找更優解，尤其擅長自己調優提示詞以提升準確率。

  10. AI科研傳播指數 31

    前 Google CEO 籌建新機構：借鑑 OpenAI 模式，用 AI 攻克科研難題

    據 Semafor 報道，前 Google CEO Eric Schmidt 正籌建一家非營利科研機構，借鑑 OpenAI 早期模式，用 AI 攻克生物與材料科學難題。他已挖來 Samuel Rodriques 和 Andrew White 兩名頂尖學者領銜，資金以個人出資為主，並承諾提供學術界罕見的算力與薪資。不過專案仍處早期，未來可能吸納外部資金。

  11. AI科研傳播指數 33

    MIT 推出 FrameDiff：用擴散模型生成自然界沒有的蛋白質結構

    MIT CSAIL 團隊釋出用於設計蛋白質結構的計算工具 FrameDiff。它將常用於 AI 畫圖的擴散模型與微分幾何中的「框架」結合，能不依賴既有預訓練預測模型直接生成蛋白質骨架。最值得關注的是，這種生成方式能擺脫自然界限制，為靶向給藥和疫苗設計合成全新結構。

  14. 機器人傳播指數 35

    DeepMind 推出 RoboCat：讓不同機械臂舉一反三的多工模型

    DeepMind 推出自適應機器人模型 RoboCat。它通過觀察 100 到 1000 次人類演示就能操控不同機械臂，並自主生成訓練資料來學習新技能，在跨 253 項任務的測試中最高成功率達 99%。不過不同任務間表現差異巨大，最低成功率僅 13%。

  18. 產業動態傳播指數 41

    Google 否認用 ChatGPT 訓練 Bard：沒用過 ShareGPT 資料

    針對 The Information 爆料稱其使用 ShareGPT 抓取內容訓練聊天機器人，Google 明確否認 Bard 使用了 ChatGPT 的資料。此前有報道稱前研究員曾警告此舉違規並跳槽 OpenAI；不過 Google 發言人拒絕回應過去是否曾試用過相關資料。