🌐 大模型从追赶时髦发展为真正实用,成为提效的关键手段。
开源模型击败GPT-4,小模型更流行
科学家通过机器学习来研究断层线的「慢地震」(预示地震到来的有用指标)信号,有望能作为准确预测地震的科学依据。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中,关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务,从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务,即使是在训练数据中看不到的情况下,也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路,使机器人在各种复杂任务中表现出色。
在实验中,VCoder与开源的多模态LLMs(如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM)进行了比较,并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明,VCoder在对象识别任务中表现最佳,特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时,VCoder展现出更高的准确性,尤其是在场景中有许多实体时。