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尼
尼克松
托
托马斯
托马斯认为谷歌发布的PaLM-E模型及其重要性被大众忽视，该模型参数量巨大，能够成功操控机器人完成复杂任务，其价值尚未被充分认识。他还探讨了多模态的概念，认为多模态交互能够使人机交互更真实，并举例说明了PaLM-E在机器人控制、图像识别和复杂任务处理方面的强大能力，认为其将极大推动家政服务机器人的发展。此外，他还分析了神经网络算法的发展历程以及算力提升对人工智能发展的影响，并指出PaLM-E的学习方式更接近人类，可能带来强人工智能的出现。最后，他还展望了多模态模型与AR技术的结合，以及在金融分析等领域的应用前景。
尼克松详细解释了多模态的概念，并举例说明多模态交互的优势，认为多模态语言模型能够处理多种类型的信息，并生成多模态内容，更接近人类的学习方式。他还介绍了PaLM-E的几个主要能力，包括图像信息解读、推理能力、自主找活能力以及机器人控制能力，并通过具体的例子展示了PaLM-E的强大功能，例如识别图片中的物体、进行逻辑推理和预测任务等。此外，他还讨论了GPT-4即将发布的消息，并指出其可能也是一个多模态的大语言模型，认为多模态模型的出现可能改变人们对隐私的观念，并展望了家务机器人等技术对人类生产力释放的积极影响。
Deep Dive
讨论了多模态的概念及其在人工智能中的应用，解释了多模态如何通过整合不同类型的数据（如文本、声音和图像）来增强模型的能力。
- 多模态是指整合不同类型的数据，如文本、声音和图像。
- 多模态模型能够处理和生成多种类型的信息，类似于人类的学习方式。
- 多模态模型可以显著提高信息处理的效率和准确性。
Shownotes Transcript
脑放电台S01E16。
本期节目托马斯和Nixon会与大家聊聊谷歌刚刚发布的多模态大语言模型PaLM-E、将要发布的GPT-4和人工智能领域的惊人进展。
提及概念：
谷歌官方对于PaLM-E 的博客：ai.googleblog.com)
PaLM-E 研究团队的Demo：palm-e.github.io)
眼动：指眼球的动作，目前部分手机、VR 具备追踪人眼动的能力
Jeff Dean 的TED 演讲 www.ted.com)
PaLM-E 的机器人演示
时间轴：
01:33 谷歌展示发布PaLM-E，具备5620亿个参数和多模态能力
03:20 理解“多模态”的概念
05:15 多模态交互
07:33 多模态的 AI 模型有什么用？
09:55 PaLM-E 的精彩用例：机器人、推理、预测
20:03 GPT-4快来了
22:51 回顾神经网络发展史
28:28 强人工智能的可能性
31:46 多模态模型和 AR 结合
33:31 能够取代券商分析师的模型
35:55 可能让人愿意奉献“隐私”
43:54 针对 PaLM-E 的能力总结
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