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今天是二零二四年十一月二日
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今天的第一条新闻来自字节跳动豆包大模型团队
他们与香港大学合作开发了一种名为hybrid flow 的框架
该框架通过混合编程模型和分布式计算技术
显著提升了强化学习rl 和强化学习人类反馈rlhf 的训练吞吐量最高达到二十倍提升
这一创新解决了大模型训练中rl 算法的灵活性和性能问题
支持多种分布式并行框架
适应不同模型规模的计算需求
Hybrid flow 的开源代码已发布
研究论文入选eurroses 二零二五
接下来我们关注中国科学院与四川大学华西医院的研究成果
他们开发了一种名为pierlt 的深度生成模型
该模型能够预测转录对新型化学扰动的反应
从而助力药物发现
Pierlt 在预测新化合物
新途径和新细胞系的反应方面表现优异
并成功推荐了二百三十三种疾病的候选药物
这一研究发表在nature communications 上
展示了period 在基因治疗筛选中的有效性和价值
在强化学习领域
Richards
Sutton 教授及其队提出出一种名为奖励句中的新思想
这一思想通过从奖励中减去平均奖励
显著提升了几乎所有强化学习算法的性能
该方法在折现因此gamma 接近一时效果尤为显著
已被证明能够加速学习过程
并提高算法对奖励变化的稳健性
这一研究是首届强化学习会议而lc 二零二四的入选论文之一
展示了强化学习领域的重要进展
Open ai 也带来了令人振奋的消息
北京时间十一月一日
Open ai 宣布
Check gpt 正式成为ai 搜索引擎
消除了即时信息的最后短板
费订阅和候补名单用户可立即使用联网的实时对话信息能力
免费用户
企业用户和教育用户将在未来几周内陆续获得访问权限
新功能覆盖网页版及手机桌面应用
用户可以主动触发网络搜索
或由chat gpt 根据需求决定何时利用网络资源
Mit 研究团队的最新发现揭示了大型语言模型llm 在学习概念时形成的几何结构与大脑功能性脑液的相似自性
研究显示
Llm 特征在原子
大脑和星系三个尺度上具有晶体结构
空间模块性和特征值的密率分布
这一发现表明
Ai 系统在处理信息时自然的发展出与生物大脑相似的几何和分型结构
可能反映了自然界的基本特性
在机器人技术领域
中山大学和华为
诺亚等单位的研究团队提出了一种源宇驱动的路径点感知世界模型pivot 二
用于体提升机器人在复杂操作任务中的表现
该模型通过视觉语言模型vlm 解析用户的语言指令
将其转换为原语动作
并预测关键路径点
从而指导机器人执行任务
实验结果显示
Pevter 在仿真和真实环境中均表现优异
成功率超过谷歌的rte 模型百分之二十六点六
且执行效率高
最后
清华大学交叉信息院的研究团队在巨身智能领取得了突破性进展
发现了data scaling loss
使得机器人能够在零样本情况下下化化全样
新景景物体
这一发现可能成为机器器人领域的chat gpt 时刻
彻底改变通用机器人的开发方式
研究团队通过在多种真实环境中测试机器人
证明了其在未见过的环境中展现出的超强适应能力
并开源了所有研究资源
今天的新闻播报完了
感谢你的聆听
