#数据/训练
Yangqing Jia@jiayqAI 评分5252
Latent SpaceAI 评分7474 Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与小时级自主机器人
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了 Dyna-2 世界动作模型,该模型基于超过一百万小时人类视频预训练,可在约 45 分钟演示数据后学会新任务。
Andrew Ng@AndrewYNgAI 评分6262引用Percy Liang@percyliang🚢 Marin 535B-A23B started training this week! As usual, the whole process is open. Voyage plan: pretraining (80%) + midtraining (20%) on 18.75T tokens on 11 x GB200 NVL72 for ~3 months (2.7e24 FLOPs). Post-training will follow. Before kicking off the run, we trained a 4-rung scaling ladder from 1.6B-A61M (48B tokens) to 27.7B-A1.2B (926B tokens) to debug issues, and to make a forecast of our hero run. This is by far our biggest run, so definitely expecting the unexpected.
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办?面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出,随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10,数据系统需应对三类新挑战:面向智能体的数据系统、由智能体运行的数据系统、由智能体构建的数据系统。