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原標(biāo)題：黃仁勛提到的機(jī)器人世界，還需要AI數(shù)據(jù)來(lái)“” | CVPR 2024
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),機(jī)器人,報(bào)告,模型,場(chǎng)景
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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來(lái)源：量子位 | 公眾號(hào) QbitAI允中 發(fā)自 凹非寺
本周，CVPR 2024正在美國(guó)西雅圖拉開序幕。今年CVPR論文投稿數(shù)再次創(chuàng)下新紀(jì)錄，可想而知本屆會(huì)議的火熱。
從研究主題來(lái)看，具身智能這一大熱點(diǎn)值得關(guān)注。
黃仁勛在COMPUTEX大會(huì)開幕前夕的演講中預(yù)言：AI的下一個(gè)浪潮將是物理AI。
即那些理解物理定律的AI機(jī)器人，尤其是人形機(jī)器人最有可能適應(yīng)人類所構(gòu)建的世界。
但隨之而來(lái)的問題是，這背后需要海量的數(shù)據(jù)支持，尤其是人形機(jī)器人更為明顯。因?yàn)槿诵螜C(jī)器人面臨的場(chǎng)景多樣，而且這些場(chǎng)景的數(shù)據(jù)采集不容易。
甚至有業(yè)界人士認(rèn)為，當(dāng)前具身智能最大的瓶頸就是缺乏數(shù)據(jù)。
其實(shí)不止于機(jī)器人場(chǎng)景，無(wú)論是構(gòu)建具有強(qiáng)邏輯的AI模型，還是訓(xùn)練像GPT-4這樣的大語(yǔ)言模型，都離不開大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。
例如，GPT-4的模型訓(xùn)練就動(dòng)用了大約13萬(wàn)億個(gè)tokens的數(shù)據(jù)集，這無(wú)疑是一個(gè)天文數(shù)字。
在這樣的數(shù)據(jù)需求下，我們自然會(huì)思考：
如此龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)究竟從何而來(lái)？
AI行業(yè)數(shù)據(jù)的瓶頸，何解？基于龐大數(shù)據(jù)和超高算力的“暴力美學(xué)”，是當(dāng)前生成式人工智能的核心打法，也是以OpenAI為代表的一眾企業(yè)的發(fā)展關(guān)

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