Meta本周发布的一款新生成式AI模型可能会改变机器理解物理世界的方式,为更智能的机器人等应用创造机会。
这款名为"视频联合嵌入预测架构2"(V-JEPA 2)的开源模型,旨在帮助人工智能理解重力和物体永恒性等物理概念。
Meta在博客文章中表示:"通过分享这项工作,我们希望为研究人员和开发者提供最佳模型和基准,以帮助加速研究和进展,最终打造更好、更强大的AI系统来改善人们的生活。"
目前允许AI与物理世界交互的模型依赖于标记数据或视频来模拟现实,但这种新方法强调物理世界的逻辑,包括物体如何移动和相互作用。该模型能让AI理解诸如球从桌子上滚落会掉下来这样的概念。
Meta表示,该模型对自动驾驶车辆和机器人等设备很有用,因为它们无需针对每种可能情况进行训练。公司称这是向类人适应能力AI迈出的一步。
物理AI领域的一大挑战是需要大量训练数据,这需要时间、资金和资源。今年早些时候在SXSW大会上,专家表示合成数据——由AI创建的训练数据——可以帮助传统学习模型应对意外情况。
Meta表示,其新模型简化了这一过程,使实际应用更加高效,因为它不依赖于所有这些训练数据。
世界模型的下一步包括训练能够在不同时空尺度上学习、推理和规划的模型,使它们更好地分解复杂任务。除了视觉之外还能使用音频和触觉等其他感官的多模态模型,也将帮助未来的AI模型更好地理解现实世界。
好文章,需要你的鼓励
数据分析平台公司Databricks完成10亿美元K轮融资,公司估值超过1000亿美元,累计融资总额超过200亿美元。公司第二季度收入运营率达到40亿美元,同比增长50%,AI产品收入运营率超过10亿美元。超过650家客户年消费超过100万美元,净收入留存率超过140%。资金将用于扩展Agent Bricks和Lakebase业务及全球扩张。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
医疗信息管理平台Predoc宣布获得3000万美元新融资,用于扩大运营规模并在肿瘤科、研究网络和虚拟医疗提供商中推广应用。该公司成立于2022年,利用人工智能技术提供端到端平台服务,自动化病历检索并整合为可操作的临床洞察。平台可实现病历检索速度提升75%,临床审查时间减少70%,旨在增强而非替代临床判断。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。