钛媒体App 7月13日消息，据报道，Google DeepMind的研究团队最近发表了一项突破性研究，提出一种名为JEST（Joint Example Selection）的新方法，旨在提高大规模多模态学习的效率。谷歌声称，JEST通过创新的联合样本选择和学习性评分机制，可以将AI模型的训练速度和能效大幅提升一个数量级，以高达13倍更少的迭代和10倍更少的计算量超越了最新的模型。