声明：以下内容皆由GPT总结~
人工智能领域传来两则重要消息：麻省理工学院（MIT）推出了一种受大型语言模型启发的新方法，用于教授机器人新技能；微软计划在未来七年内斥资近100亿美元租用CoreWeave的AI服务器。这两项进展分别在机器人学习和云计算资源领域引起广泛关注。
MIT的异构预训练变压器（HPT）模型：提升机器人学习能力
传统的模仿学习方法在面对环境变化时，常因缺乏足够的数据而表现不佳。为解决这一问题，MIT的研究团队开发了异构预训练变压器（HPT）模型。该模型借鉴了大型语言模型（如GPT-4）的架构，能够整合来自不同传感器和环境的信息，通过变压器将这些数据汇总，进行统一的训练。研究表明，变压器的规模越大，模型的输出效果越佳。
用户可以输入机器人的设计、配置以及预期任务，利用HPT模型进行训练。这种方法有望在机器人策略方面实现突破，类似于大型语言模型在自然语言处理领域的进展。该研究部分由丰田研究院资助，旨在推动机器人学习的快速发展。
微软与CoreWeave的合作：加码AI计算资源
据报道，微软计划在2023年至2030年间，投入近100亿美元，从人工智能初创公司CoreWeave租用服务器。这一金额占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave成立于2017年，总部位于新泽西州罗斯兰，主要通过其14个数据中心出租英伟达的AI芯片，计划在年底前将数据中心数量增至28个。
CoreWeave的业务主要是为客户提供人工智能计算能力，帮助他们加速AI应用的开发和部署。该公司得到了英伟达的支持，后者是人工智能芯片的主要供应商。2023年8月，CoreWeave从部分投资者处筹集了23亿美元的债务融资，以英伟达的AI芯片作为抵押品。
行业影响与未来展望
MIT的HPT模型为机器人学习提供了新的思路，特别是在应对环境变化和数据不足的情况下，展示了强大的适应能力。这一研究有望推动机器人在复杂环境中的应用，如自动驾驶、工业自动化等领域。同时，微软与CoreWeave的合作表明，科技巨头对AI计算资源的需求持续增长。通过租用专门的AI服务器，微软可以更高效地支持其AI产品和服务的发展。
这两则消息反映了人工智能领域的快速发展和技术创新。随着研究机构和企业的持续投入，AI技术将在更多领域实现突破，推动社会和经济的全面进步。
