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厉害了,人工智能模型一直在“看书”

Large World Model(LWM)是一个通用的大环境多模态自回归模型,旨在通过对大型多样化视频和图书数据集的训练,实现对语言、图像和视频的理解与生成能力。这一AI模型利用了名为RingAttention的技术,以进行可扩展的长序列训练。在技术进步的背景下,LWM旨在解决从数百万个视频和语言序列的token中进行学习的挑战,并更好地理解和生成文本知识和物理世界的内容。

然而,尽管LWM具有显著的技术成就和潜力,但在实际应用中可能仍面临一些挑战。例如,处理数百万个视频和语言序列的token可能需要大量的计算资源和时间。此外,尽管LWM在理解和生成文本知识和物理世界方面取得了一定的进步,但在某些复杂场景下,如逆向跑步机上跑步的人,其表现可能仍有待提高。

总的来说,Large World Model(LWM)是一个具有广阔应用前景的通用大环境多模态自回归模型。它通过利用先进的技术和训练方法,旨在实现对语言、图像和视频的更深入理解和生成能力。然而,随着技术的不断进步和挑战的不断涌现,我们期待看到LWM在未来取得更多的突破和进步。

视频来源:xiaohuggg

Large World Model项目展示地址:
https://largeworldmodel.github.io

Large World Model代码链接:
https://github.com/LargeWorldModel/LWM

AIGC专区:
https://heehel.com/category/aigc

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文章名称:《厉害了,人工智能模型一直在“看书”》
文章链接:https://heehel.com/aigc/large-world-model.html
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