按照demo 视频里 OpenAI 工程师们的说法,GPT-4 的训练在去年 8 月完成,剩下的时间都在进行微调提升,以及最重要的去除危险内容生成的工作。 GPT-4 在 RLHF 训练中加入了一个额外的安全奖励信号,通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害的输出。奖励是由 GPT-4 的零样本分类器提供的,它判断安全边界和安全...
任务级泛化 对相关任务的少样本策略优化。从下图 7 左可以观察到，联合训练 LLM 生成的任务可以将原始 CLIPort 任务上的策略性能提升 50% 以上，尤其是在低数据情况（如 5 个 demo）下。对未见过任务的零样本策略泛化。从图 7 中可以看到，通过对 LLM 生成的更多任务进行预训练，研究者的模型可以更好地泛化到...
OpenAI工程师在官网发布的demo里强调，公司于去年8月完成了GPT-4的大模型训练，此后经历了6个月的安全性能打磨。GPT-4可以解析图像输入，尽管它只能通过文本做出回应。图源：OpenAI官网demo 根据OpenAI进一步的解释，GPT-4历经的这6个月漫长训练是为了解决可靠性和安全性问题，在OpenAI的内部测试中， “与GPT-3.5相...
这种思路下,机器人完成任务无需额外数据和训练。 但是李飞飞团队给出demo里的硬件,本体还只是一个机械臂,今天我们介绍的研究中,实验对象则是大模型界最强的GPT-4,以及作为“身体”的Alter3。 无论是OpenAI开发的GPT-4,还是东京大学和日本“机器人之父”黑石浩联合开发的人形机器人Alter3,都是已有的研究成果。 这...
但是李飞飞团队给出demo里的硬件,本体还只是一个机械臂,今天我们介绍的研究中,实验对象则是大模型界最强的GPT-4,以及作为“身体”的Alter3。 无论是OpenAI开发的GPT-4,还是东京大学和日本“机器人之父”石黑浩联合开发的人形机器人Alter3,都是已有的研究成果。
今日，多模态大模型 GPT-4 震撼登场！GPT-4 能够接受图像和文本输入，输出文本，在各项测试和基准上的表现已经与人类水平相当。OpenAI 一次性大放送，发布了 GPT-4 的技术报告、system card，并提供了 ChatGPT Plus 体验、GPT-4 的 API waitlist、demo 视频，以及用于自动评估 AI 模型性能的 OpenAI Eval 框架。
这个demo简直太棒了！（我们）最初做这款游戏的时候还用的是Box2D和LUA Scripting，当然还要制作关卡、敌人等等。虽然没人指望你做出一个爆款游戏，但对于（开发游戏时的）快速构思、生成原型等，这绝对称得上是“改变了游戏规则”。DALL·E 3、Midjourney充当美工 接下来，我们就来看下小哥是如何打造的《愤怒的南瓜...
昨夜，来自法国AI实验室kyutai放出首个实时原生多模态Moshi，效果演示堪比5月发布的GPT-4o。比如下面这个demo中，Moshi作为助手帮助Alexa小哥踏上太空之旅，让人一秒幻视流浪地球中的Moss。值得一提的是，这是8人团队仅用了半年的时间，从头完成了模型的训练。Moshi还处在实验原型阶段，设计初衷是为了理解和表达情感...
但是李飞飞团队给出demo里的硬件,本体还只是一个机械臂,今天我们介绍的研究中,实验对象则是大模型界最强的GPT-4,以及作为“身体”的Alter3。 无论是OpenAI开发的GPT-4,还是东京大学和日本“机器人之父”石黑浩联合开发的人形机器人Alter3,都是已有的研究成果。
「用人工智能重塑生产力」,微软老早就在 3 月 16 日活动主题上为我们打了预防针,但看到今天的 demo,还是有一种超出期待的感觉。 语言大模型真的来了,在人人会用的 Office 上,你的生产力现在可以用 AI 加倍,…