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原标题：黄仁勋提到的机器人世界，还需要AI数据来“调教” | CVPR 2024
关键字：数据,机器人,报告,模型,场景
文章来源：人工智能学家
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来源：量子位 | 公众号 QbitAI允中 发自 凹非寺
本周，CVPR 2024正在美国西雅图拉开序幕。今年CVPR论文投稿数再次创下新纪录，可想而知本届会议的火热。
从研究主题来看，具身智能这一大热点值得关注。
黄仁勋在COMPUTEX大会开幕前夕的演讲中预言：AI的下一个浪潮将是物理AI。
即那些理解物理定律的AI机器人，尤其是人形机器人最有可能适应人类所构建的世界。
但随之而来的问题是，这背后需要海量的数据支持，尤其是人形机器人更为明显。因为人形机器人面临的场景多样，而且这些场景的数据采集不容易。
甚至有业界人士认为，当前具身智能最大的瓶颈就是缺乏数据。
其实不止于机器人场景，无论是构建具有强逻辑的AI模型，还是训练像GPT-4这样的大语言模型，都离不开大规模、高质量的数据集。
例如，GPT-4的模型训练就动用了大约13万亿个tokens的数据集，这无疑是一个天文数字。
在这样的数据需求下，我们自然会思考：
如此庞大的训练数据究竟从何而来？
AI行业数据的瓶颈，何解？基于庞大数据和超高算力的“暴力美学”，是当前生成式人工智能的核心打法，也是以OpenAI为代表的一众企业的发展关

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作者简介：致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构