Meta FAIR
Meta重磅：让智能体摆脱人类知识的瓶颈，通往自主AI的SSR级研究
众所周知，「超级智能」是 Meta 持续不变的宏大愿景。 为了尽早达到构建超级智能的目标，扎克伯格在这一年里可谓是大刀阔斧，搞得 Meta 研究部门鸡飞狗跳。 前 Meta FAIR 领军人物 Yann LeCun 锐评：「通往超级智能… 在我看来完全是胡扯，这条路根本行不通。
6.85亿次AI加速模拟，分析2万种材料，Meta发布催化剂数据集OCx24
编辑 | X_X近日，Meta FAIR 与多伦多大学和 VSParticle（荷兰纳米技术工程公司 ）合作，发布了开放催化剂实验 2024（OCx24）数据集，该数据集包含 572 个使用湿法和干法合成的样品，并经过 X 射线荧光和 X 射线衍射表征。 为新催化剂的开发提供了宝贵的见解。 该研究是 Meta FAIR 开放催化剂项目的延续，旨在利用人工智能来建模和发现新的催化剂，应对气候变化带来的能源挑战。
混合专家更有主见了，能感知多模态分情况行事，Meta提出模态感知型专家混合
混合专家，也得术业有专攻。对于目前的混合模态基础模型，常用的架构设计是融合特定模态的编码器或解码器，但这种方法存在局限：无法整合不同模态的信息，也难以输出包含多种模态的内容。为了克服这一局限，Meta FAIR 的 Chameleon 团队在近期的论文《Chameleon: Mixed-modal early-fusion foundation models》中提出了一种新的单一 Transformer 架构，它可以根据下一个 token 的预测目标，对由离散图像和文本 token 组成的混合模态序列进行建模，从而
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