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如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
今年，OpenAI 可以说是大事不断：内斗、离职等等一系列事件吸引着大家的眼球。 其中，OpenAI 与马斯克的诉讼、纠纷也一直备受大家关注。
在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。
一款 Z 世代健康应用程序，提供简短、游戏化的方式来提升情绪健康。在全球范围内，约有12亿10至19岁的青少年，其中大约20%面临着心理健康问题。
是否曾为项目寻找合适的声音而苦恼？无论是商业广告、播客还是教育视频，合适的声音都能带来截然不同的效果。现在，有了Murf AI的Speech Gen 2，这款先进的AI语音生成器将彻底改变你制作配音的方式。
对大多数国家来说，出生率应该被视为他们需要解决的首要问题。如果你不创造新的生命，人类就不存在了，世界上所有的政策都没有意义。
一位AI从业者分享的14天学习路线图，涵盖大模型从基础到高级的主要关键概念！
卷到没边了，122天交付10卡超算，马斯克造Colossus的神奇速度，直接把对手们干懵逼了！OpenAI和微软甚至因此谈崩了。现在，超算大战干脆升级为谍战模式，对手直接派出飞机悬空侦查。
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
鹅厂全家桶，被大模型打通的进度+1（手动狗头）。 元宝2.0大更新，不仅新增AI应用专属模块，把搜索、阅读、生图都整合到了一起。 甚至连腾讯文档、电脑管家和搜狗输入法都被他们打通了。
卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
1983 年，一群光头男子坐在大厅内，一位身穿红色短裤和白色背心的女子，像链球运动员旋转铁锤，在众人面前砸向了屏幕。1984 年，这一幕在上千万人的眼前复现，女子背心上的“Mac”单词格外醒目。
OpenAI 在周三由美国战略与国际研究中心在华盛顿特区主办的一次活动上公开了其最新的政策蓝图。
近日，美国AI独角兽Afiniti向法院申请破产保护，成为最新一家走向破产的“老牌AI初创公司”。
kimi全面开放一周年之际，创始人杨植麟亲自发布新模型—— 数学模型k0-math，对标OpenAI o1系列，主打深入思考。 在MATH、中考、高考、考研4个数学基准测试中，k0-math成绩超过o1-mini和o1-preview。
如今，人们选择餐厅，多半会打开app搜索一番，再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos，社交媒体instagram宣称它是当地排名第一，拥有7万余粉丝。但这家看起来很靠谱的餐厅根本不存在，食物和场地的照片都由人工智能生成。可它家发布在社媒上的帖子却得到了数千名不知情者的点赞和评论。大模型通过视觉形式误导公众认知，这样的例子在今天比比皆是。
在全球数字化转型的浪潮中，AI 为各行各业带来焕新活力。时光荏苒，电影行业也在拥抱新技术，欢迎新内容。
近日，天桥脑科学研究院正式启动了一项面向高校的合作研究基金计划，围绕人工智能长期记忆、生成式模型等前沿领域开展深入研究。
1993年出生的杨植麟穿着一件黑色的月之暗面工装T恤、米白色工裤、带着黑色半框眼镜走进了月之暗面北京海淀知春路总部大楼的会议室。他面带微笑，但略显腼腆，笑的时候甚至会不经意地用手捂嘴。
马斯克新官上任，也是OpenAI董事会内讧将近一周年之际，重启对OpenAI的诉讼。
4-bit量化，能让现有反学习/机器遗忘技术失灵！
真・覆盖当前 AI 领域 90% 重要知识。
最近，Nature上的一项研究，全面驳斥了LLM具有类人推理能力的说法。研究者设定的「人类亲吻难题」把7个大模型彻底绕晕。最终研究者表示，与其说LLM是科学理论，不如说它们更接近工具，比如广义导数。
通过过程奖励模型（PRM）在每一步提供反馈，并使用过程优势验证器（PAV）来预测进展，从而优化基础策略，该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率，显著提升了解决复杂问题的能力。
多智能体系统，可自动化整个 ML 工作流程，节省数千小时工时。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。
生成式AI技术不断进步，但能打动玩家的仍是设计背后与人有关的部分。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
近两年来，AI儿童陪伴领域涌入了不少创业者，吸引众多目光，儿童陪伴也成为AI大模型落地的重要场景。
利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
