AI热榜 在 OpenAI 的 GPT-3 迎来基础模型时代之前，公司从头开始构建专门的自然语言处理模型，并使用大量特定于任务的数据来训练每个模型。
如今，大多数组织都从 OpenAI 的 GPT 系列、Claude 或 Llama 等通用模型开始，然后对其进行微调或提示以满足其特定需求。
皮姆·德维特，首席执行官 一般直觉 ，认为具体人工智能将遵循类似的模式。
他认为，行业不应该收集大量的现实世界数据集来构建专门的机器人模型，而应该关注质量更高的数据集，这些数据集可以生成能够在许多环境中传递有关运动和交互的直觉的基础模型。
“许多公司现在正在做大量专门工作，专注于个体实施、个体环境和个体机器人，”de Witte 在 TechCrunch 上表示。
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他认为，随着像通用直觉一直在开发和部署的通用模型的出现，大部分工作很快就会变得多余。
“模型本身的概括就是产品，”他说。
“事实上，它对空间和时间具有基本的推理水平，这将是人们停止收集数十万或数百万小时的现实世界数据的原因。
因为现实是，你只需要几分钟。
” General Intuition 在对数百万小时的视频游戏数据进行训练后建立了自己的这样的基础模型，其中包括人类按下控制器上的哪些按钮以及何时按下等信息。
de Witte 和 General Intuition 的首席投资者维诺德·科斯拉 (Vinod Khosla) 都认为，动作数据是开发类人直觉以进行时空推理的关键。
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