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在大模型不斷取得突破的2023,把大模型當(dāng)做大腦來(lái)輔助運(yùn)行的具身智能機(jī)器人研究也在被迅速推進(jìn)。2個(gè)多月前,谷歌DeepMind推出了第一個(gè)控制機(jī)器人的視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型——RT-2。未來(lái)的另一個(gè)方向是進(jìn)一步探索不同數(shù)據(jù)集的混合會(huì)如何影響跨具身智能體泛化,以及這種泛化是如何是實(shí)現(xiàn)的。
摘要:ModelArts實(shí)現(xiàn)了更少資源、更低成本、更快速度、更極致的體驗(yàn)。 128 塊GPU,ImageNet訓(xùn)練時(shí)間從 18 分鐘降至 10 分鐘!ModelArts已開(kāi)放免費(fèi)體驗(yàn),歡迎試用!1. 深度學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用,模型增大、數(shù)據(jù)增長(zhǎng),深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練加速的需求日益劇增近年來(lái),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、視頻分析等領(lǐng)域,可服務(wù)于視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、搜索推薦、對(duì)話機(jī)器人等場(chǎng)景,具有廣闊的商業(yè)價(jià)值。作為人工智能最重?