Vocês já sentiram que, mesmo após treinar modelos de imagem com grandes quantidades de dados, a geração de imagens de alta qualidade é lenta como uma lesma? Não se preocupe, a Luma AI recentemente lançou uma técnica de pré-treinamento de modelos de imagem chamada Inductive Moment Matching (IMM), que afirma acelerar a geração de imagens de alta qualidade em uma velocidade incrível. Estagnação de algoritmos? Luma AI quebrando barreiras! Nos últimos anos, a comunidade de IA tem...

A Meta está supostamente testando um chip desenvolvido internamente para treinar sistemas de IA. Essa iniciativa faz parte da estratégia da Meta para reduzir sua dependência de fabricantes de hardware, como a Nvidia. De acordo com a Reuters, o chip é fabricado em parceria com a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) e é projetado especificamente para cargas de trabalho de IA. Atualmente, a Meta está realizando testes em pequena escala e, se bem-sucedidos, planeja expandir a produção. Observação da fonte da imagem

No campo da Inteligência Artificial (IA), embora os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) se destaquem no processamento de linguagem natural, eles frequentemente se mostram inadequados para tarefas de raciocínio complexo. Essas tarefas geralmente exigem raciocínio de múltiplas etapas, conhecimento específico do domínio ou integração eficaz de ferramentas externas. Para superar essas limitações, os pesquisadores têm explorado como melhorar as capacidades dos LLMs por meio do uso de ferramentas externas. Os métodos tradicionais de aumento geralmente exigem ajuste fino ou treinamento adicional do modelo, resultando em limitações em sua adaptabilidade e flexibilidade a tarefas.

No campo da inteligência artificial, o treinamento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) tornou-se uma força motriz para o avanço tecnológico. No entanto, com o aumento contínuo do tamanho dos modelos e dos conjuntos de dados, os métodos de otimização tradicionais — especialmente o AdamW — estão mostrando suas limitações. Os pesquisadores enfrentam uma série de desafios, incluindo altos custos computacionais, treinamento instável, como desaparecimento ou explosão de gradiente, atualizações inconsistentes da matriz de parâmetros e altas demandas de recursos em ambientes distribuídos. Portanto, há uma necessidade urgente de técnicas de otimização mais eficientes e estáveis para lidar com essas complexidades. Para

Na área de inteligência artificial, a equipe DeepSeek lançou recentemente sua mais nova pesquisa, apresentando um mecanismo inovador de atenção esparsa chamado NSA (Native Sparse Attention). O objetivo principal dessa tecnologia é acelerar o treinamento e a inferência de contexto longo, especialmente otimizado para hardware moderno, resultando em um aumento significativo na eficiência de treinamento e inferência. O lançamento da tecnologia NSA trouxe mudanças significativas para o treinamento de modelos de inteligência artificial. Primeiramente, por meio de uma série de otimizações para hardware de computação moderno,

Recentemente, Musk lançou oficialmente o novo chatbot Grok 3 em uma transmissão ao vivo, revelando o custo surpreendente de treinamento do modelo. O Grok 3 já está disponível para assinantes Premium +, e se destaca em vários testes, superando até mesmo concorrentes como Gemini, DeepSeek e ChatGPT. Musk revelou na transmissão que o treinamento do Grok 3 consumiu 200.000 GPUs Nvidia, um número impressionante. Antes disso...

Nos últimos anos, o avanço na tecnologia de reiluminação de imagem se beneficiou de grandes conjuntos de dados e modelos de difusão pré-treinados, tornando o uso de iluminação consistente mais comum. No entanto, no campo da reiluminação de vídeo, o progresso tem sido relativamente lento devido aos altos custos de treinamento e à falta de conjuntos de dados de reiluminação de vídeo diversificados e de alta qualidade. A simples aplicação de modelos de reiluminação de imagem quadro a quadro em vídeos leva a vários problemas, como inconsistência da fonte de luz e aparência inconsistente da reiluminação, resultando em vídeos gerados com artefatos de cintilação. Para resolver esse problema, a equipe de pesquisa propôs o Light-A

Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), o campo do Processamento de Linguagem Natural passou por transformações sem precedentes. Essas tecnologias são agora amplamente usadas em cenários como assistentes de código, mecanismos de busca e assistentes de IA pessoais, demonstrando capacidades poderosas. No entanto, o paradigma tradicional de 'previsão do próximo token' apresenta algumas limitações, especialmente ao lidar com raciocínio complexo e tarefas de longo prazo, onde os modelos precisam de muito treinamento para dominar a compreensão conceitual profunda. Para resolver esse problema, pesquisadores de instituições como a Meta propuseram...

Em 11 de fevereiro de 2025, no World Governments Summit em Dubai, nos Emirados Árabes Unidos, o fundador do Baidu, Li Yanhong, teve uma conversa profunda com o Ministro de IA dos Emirados Árabes Unidos, Omar Sultan Al Olama, discutindo as tendências futuras do desenvolvimento da infraestrutura de IA. Durante a conversa, Al Olama mencionou o recente DeepSeek que chamou a atenção global, levando a grandes flutuações nos preços das ações de várias grandes empresas de chips e bolsas de valores, e perguntou a Li Yanhong sobre sua perspectiva sobre o futuro dos data centers e da infraestrutura de IA.

Pesquisadores do Meta AI, em colaboração com parceiros acadêmicos, desenvolveram um sistema inovador – MILS (Resolutor de LLM iterativo multimodal) – que ensina modelos de linguagem grandes a processar imagens, vídeos e áudio sem treinamento específico. O MILS se baseia na capacidade natural de resolução de problemas dos modelos de linguagem, em vez de depender de grandes conjuntos de dados de treinamento, demonstrando sua vantagem única. O MILS funciona emparelhando dois modelos de IA para resolver tarefas: um 'gerador', que propõe soluções para a tarefa, e outro 'avaliador', que avalia a qualidade dessas soluções.

O aplicativo Tianyancha mostra que a Tencent Technology (Shenzhen) Co., Ltd. solicitou recentemente uma patente chamada "Método de treinamento de modelo de linguagem grande, dispositivo, equipamento de computador e mídia de armazenamento". O resumo desta patente revela que o método introduz um primeiro texto de resumo e um segundo texto de resumo, fornecendo ao modelo mais informações para aprendizagem durante o processo de treinamento do modelo de linguagem grande. De acordo com a descrição da patente, a quantidade de informações contidas no primeiro texto de resumo e no segundo texto de resumo é diferente, sendo que o primeiro texto de resumo também contém frases corretas e frases incorretas. Através dessas duas descrições do mesmo texto,

Recentemente, a Tencent Technology (Shenzhen) Co., Ltd. divulgou no aplicativo Tianyancha uma patente sobre métodos de treinamento e equipamentos relacionados a modelos de linguagem de grande porte. A patente, intitulada “Método de treinamento, dispositivo, equipamento de computador e meio de armazenamento para modelos de linguagem de grande porte”, visa melhorar a capacidade de aprendizado e a precisão dos modelos de linguagem de grande porte por meio de métodos de treinamento inovadores. No treinamento de modelos de linguagem de grande porte, os métodos tradicionais costumam depender de apenas um resumo de texto, o que pode levar a um ajuste excessivo do modelo, afetando a precisão e a diversidade do conteúdo gerado. No entanto, a nova abordagem da Tencent...

Pesquisadores das universidades de Stanford e Washington lançaram recentemente um método inovador de treinamento de IA chamado S1. O conceito central é o uso de uma técnica de dimensionamento em tempo de teste extremamente simples para melhorar significativamente a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem. Ao contrário dos métodos anteriores que dependiam de grande poder computacional ou algoritmos complexos, o S1 utiliza uma alocação inteligente de recursos computacionais durante o teste, resultando em um aumento significativo de desempenho. O método S1 começa criando um pequeno conjunto de dados chamado s1K, contendo 1000 problemas de raciocínio de alta qualidade. A seleção dos dados...

No desenvolvimento da robótica, a lacuna entre ambientes simulados e o mundo real sempre foi um grande desafio. Recentemente, o laboratório Nvidia GEAR e uma equipe de pesquisa da Universidade Carnegie Mellon desenvolveram uma nova estrutura, chamada ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), para reduzir essa lacuna. O sistema fez progressos significativos na redução do erro de movimento entre a simulação de robôs e o movimento real, conseguindo reduzir cerca de 53% do erro de movimento, em comparação com os métodos existentes.

O governo britânico está considerando alterar a legislação para permitir que empresas de inteligência artificial usem o conteúdo online de criadores para treinar seus modelos, a menos que os criadores optem explicitamente por sair do sistema. Essa medida gerou forte oposição do setor musical, com o ex-Beatle Paul McCartney expressando publicamente suas preocupações, alertando para um cenário de 'far west', onde obras criativas perderiam a proteção de direitos autorais devida. Em entrevista à BBC, McCartney instou o governo a reconsiderar a proposta, enfatizando os potenciais perigos para artistas emergentes: "Jovens rapazes e moças..."