Согласно новостям от 2 января, Эндрю Канг, партнер Mechanism Capital, опубликовал на платформе X, что в 2025 году сфера робототехники решит давние проблемы архитектуры моделей и обучения, а также добьётся значительного прогресса в технологиях сбора данных, понимании качества данных и формировании данных, что даёт компаниям искусственного интеллекта уверенность в том, что они начнут инвестировать в крупномасштабный сбор данных, а такие компании, как Figure, Dyna и PI, будут использовать обучение с подкреплением (RL) Инновационные технологии достигли успеха более 99% в различных практических сценариях. Кроме того, достижения в технологиях памяти разрушили «стену памяти»: ReMEmber от NVIDIA использует навигацию на основе памяти, Titan и MIRAS достигают памяти во время тестирования, а лучшие виртуальные модели позиционирования (VLM) позволяют виртуальным позиционируемым массивам (VLA) обладать лучшими возможностями пространственного понимания, а также процессами аннотирования и обработки данных, что значительно повышает пропускную способность. В 2025 году рынок изначально оценит zero-shot картирование возможностей, чувствительность к силе зрения и общее физическое рассуждение, вызванное масштабом данных, а масштаб физических данных ИИ увеличится в 100 раз в 2026 году.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Партнер Mechanism Capital: к 2026 году масштаб данных реального ИИ увеличится в 100 раз
Согласно новостям от 2 января, Эндрю Канг, партнер Mechanism Capital, опубликовал на платформе X, что в 2025 году сфера робототехники решит давние проблемы архитектуры моделей и обучения, а также добьётся значительного прогресса в технологиях сбора данных, понимании качества данных и формировании данных, что даёт компаниям искусственного интеллекта уверенность в том, что они начнут инвестировать в крупномасштабный сбор данных, а такие компании, как Figure, Dyna и PI, будут использовать обучение с подкреплением (RL) Инновационные технологии достигли успеха более 99% в различных практических сценариях. Кроме того, достижения в технологиях памяти разрушили «стену памяти»: ReMEmber от NVIDIA использует навигацию на основе памяти, Titan и MIRAS достигают памяти во время тестирования, а лучшие виртуальные модели позиционирования (VLM) позволяют виртуальным позиционируемым массивам (VLA) обладать лучшими возможностями пространственного понимания, а также процессами аннотирования и обработки данных, что значительно повышает пропускную способность. В 2025 году рынок изначально оценит zero-shot картирование возможностей, чувствительность к силе зрения и общее физическое рассуждение, вызванное масштабом данных, а масштаб физических данных ИИ увеличится в 100 раз в 2026 году.