【2023年12月15日 - AI世界发生了什么】 Ilya团队的超对齐论文！ AI+ro
【2023年12月15日 - AI世界发生了什么】Ilya团队的超对齐论文！https%3A%2F%2Fcdn.openai.com%2Fpapers%2Fweak-to-strong-gener...AI+robotics1、NeurIPS 2023｜真实、可控、可拓展，自动驾驶光照仿真平台LightSim上新了NeurIPS%202023%EF%BD%9C%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E3%80%81%E5%8F%AF%E6%8E%A7%E3%80%81%E5%8F%AF%E6%8B%93%E5%B1%95%EF%BC%8C%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E5%85%89%E7%85%A7%E4%BB%BF%E7%9C%9F%E5%B9%B3%E5%8F%B0LightSim%E4%B8%8A%E6%96%B0%E4%BA%86最近，来自 Waabi AI、多伦多大学、滑铁卢大学和麻省理工的研究者们在 NeurIPS 2023 上提出了一种全新的自动驾驶光照仿真平台 LightSim。研究者们提出了从真实数据中生成配对的光照训练数据的方法，解决了数据缺失和模型迁移损失的问题。LightSim 利用神经辐射场（NeRF）和基于物理的深度网络渲染车辆驾驶视频，首次在大规模真实数据上实现了动态场景的光照仿真。2、Meta联合推出Ego-Exo4D：1422小时的人类活动视频https%3A%2F%2Ftwitter.com%2FAIatMeta%2Fstatus%2F17353446569789...与Ego4D联盟携手，我们很高兴地宣布今天推出了Ego-Exo4D，这是迄今为止规模最大的一份公共数据集，旨在支持视频学习和多模态感知的研究。该数据集包含超过1400小时的专业人类活动视频。数据集：Ego-Exo4D3、Ilya谈论为何OpenAI放弃了机器人学研究：你需要真正热爱机器人，并且愿意解决与它们打交道的所有物理和后勤问题https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fdwarkesh_sp%2Fstatus%2F17354166122...Ilya讨论了OpenAI为何放弃机器人学研究的原因：“我们认为进步是通过计算和数据的结合实现的。在机器人学领域，获取数据的途径相对有限。我认为现在或许可以开辟一条前进的道路，但这需要真正的投入。可以想象一种渐进改进的路径，即构建更多的机器人，它们执行更多任务，收集更多数据等。但是，这需要对机器人的热爱，以及解决与它们亲密互动所涉及的所有物理和后勤问题。这与纯软件领域完全不同。”4、DolphinsVLM-DriverDolphins是一种创新的视觉语言模型，旨在吸收类似于人类驾驶能力的特征。它擅长处理多模态输入，包括视频（或图像）数据、文本指令和历史控制信号，以生成与所提供指令相一致的理解输出。通过在开源预训练的视觉语言模型OpenFlamingo的基础上，通过构建特定于驾驶领域的指令数据，Dolphins被定制为适用于驾驶领域。️安全/对齐1、GPT-2能监督GPT-4，Ilya带头OpenAI超级对齐首篇论文来了：AI对齐AI取得实证结果GPT-2%E8%83%BD%E7%9B%91%E7%9D%A3GPT-4%EF%BC%8CIlya%E5%B8%A6%E5%A4%B4OpenAI%E8%B6%85%E7%BA%A7%E5%AF%B9%E9%BD%90%E9%A6%96%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87%E6%9D%A5%E4%BA%86%EF%BC%9AAI%E5%AF%B9%E9%BD%90AI%E5%8F%96%E5%BE%97%E5%AE%9E%E8%AF%81%E7%BB%93%E6%9E非会员试读19%,加入社区后可阅读全文
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