总之，UC伯克利的动作Tokenizer无疑是一个令人振奋的技术进步。它不仅提升了动作识别的效率，还为未来的智能交互提供了新的可能性。在这个大流行后，AI技术的发展应以人为本，努力平衡技术进步与社会和谐的关系。未来的挑战是如何在不断追求效率和创新的同时，确保这些技术服务于人类社会的全局利益。让我们共同期待这个新工具能够带来更丰富、更多样化的创作体验与留白思考。

随着人们越来越依赖大模型，本文最初描述的基于大模型出考试题，将会在未来变得越来越普遍，进而潜移默化地影响人类学生的思考模式，也许会让我们的下一代变得啰啰嗦嗦，或者看文章时只关注特定细节，尤其是头尾部的（考核中的重点）。

2025-01-22 14:50发布于北京新智元官方账号 ...

【新智元导读】就在刚刚，网上已经出现了一波复现DeepSeek的狂潮。UC伯克利、港科大、HuggingFace等纷纷成功复现，只用强化学习，没有监督微调，30美元就能见证「啊哈时刻」！全球AI大模型，或许正在进入下一分水岭。 这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。 全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？ 就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。 诚如LeC ...

总结来看，UC伯克利所推出的“动作Tokenizer”技术，不仅在效率上实现了革命性的提升，更可能在多个领域开启新的智能应用局面。对于科研人员、企业决策者以及普通用户而言，这是一个值得关注的发展方向，各界均应积极探索这一技术可能带来的变化与机遇。随着后续研究的深入以及商业化进程的推进，我们期待看到这一技术在实际应用中的表现，以及它对未来智能发展的深远影响。 返回搜狐，查看更多 ...

最近，加州大学伯克利分校、沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技城（KACST）和华盛顿大学的研究人员发表了一项研究，首次系统评价了大模型提问的能力 ...

近日，加州大学伯克利分校天空计算实验室的研究团队 NovaSky 发布了 Sky-T1-32B-Preview。有趣的是，团队表示：「Sky-T1-32B-Preview 的训练成本不到 450 美元，这表明可以经济、高效地复制高级推理能力。」 ...

最近，加州大学伯克利分校、沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技城（KACST）和华盛顿大学的研究人员发表了一项研究，首次系统评价了大模型提问的能力，并指出大模型和人类的提问模式存在显著差异。 这项研究基于维基百科的文本，将文本拆分为 86 万个段落，之后通过亚马逊 Mechanical Turk 众包平台，由人类参与者为每个段落撰写对应的题目及答案，人类给出的文本将作为评估大模型的基准。

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【新智元导读】一直以来，UC伯克利团队的LMSYS大模型排行榜，深受AI圈欢迎。如今，最有实力的全新大模型排行榜SEAL诞生，得到AI大佬的转发 ...

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来自π，伯克利和斯坦福的研究者近期提出了FAST，一种为VLA模型设计的高效动作Tokenizer。 FAST旨在解决传统动作Tokenization方法在处理精细任务时面临 ...