Microsoft Research:物理 AI 机器人的推理卸载研究
Microsoft Research 的研究挑战了机器人 AI 推理必须完全依赖机载 GPU 的假设,显示卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率、响应速度和精度。
Microsoft Research 的研究挑战了机器人 AI 推理必须完全依赖机载 GPU 的假设,显示卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务成功率、响应速度和精度。
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准,评估多模态大模型在连通性、包围、顺序、分离与绳结五类拓扑概念上的推理与规划能力。测试显示,各类专有和开源模型在静态推理上明显优于交互式规划任务,且均远低于人类水平,错误多出现在多步规划中丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。该基准可为机器人和交互环境中需要保持拓扑结构的智能体研究提供诊断工具。
Hugging Face 发布 Docmatix,一个面向文档视觉问答(DocVQA)的大型数据集,含 240 万张图像和 950 万问答对,来自 130 万份 PDF,规模为此前数据集的 240 倍。
Hugging Face 发布 Cosmopedia,一个由 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成的合成数据集,含超 3000 万文件、250 亿 token,旨在复现 Phi-1.5 的训练数据。
推荐理由:官方详解大规模预训练合成数据的构建流程,提示词策划、聚类与去污染方法均可迁移到类似的数据生成项目。
微软团队提出 TAPEX,通过在合成 SQL 查询及其执行结果上学习神经 SQL 执行器来完成表格预训练,无需真实数据。