清华“天眸芯”登Nature封面！全球首款类脑互补视觉芯片，施路平团队最新成果
清华“天眸芯”登Nature封面！全球首款类脑互补视觉芯片，施路平团队最新成果清华类脑计算研究中心施路平团队新成果，登上最新一期Nature封面。
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9012 点击 2024-05-31 18:53
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清华类脑计算研究中心施路平团队新成果，登上最新一期Nature封面。
中国的AI技术，登上联合国了！
由业内大佬Amnon Shashua创立的Mentee Robotics，突然放出大招，将AI的能力嵌入到机器人的各个层面，实现了与世界的动态交互。
Aya23在模型性能和语言种类覆盖度上达到了平衡，其中最大的35B参数量模型在所有评估任务和涵盖的语言中取得了最好成绩。
谁能想到，某天和你聊天的那个人竟是一个AI。来自TUM等研究人员提出了一种全新算法NPGA，能够生成高保真3D头像，表情逼真到让你怀疑自己的眼睛。
达摩院医疗AI，又达新里程碑！国际顶刊《自然·医学》直接将其评价为，开启「医疗影像AI的黄金时代」。就在昨天，世卫组织亦宣布与达摩院合作，向发展中国家推广这项来自中国的AI多癌早筛技术。
我国在类脑计算、类脑感知两个重要方向均已取得基础性突破。
每个token只需要5.28%的算力，精度就能全面对标Llama 3。
在LLM能力突飞猛进的当下，所有研究者似乎都在关注数据、算力、算法等模型开发的各个方面，但OpenAI研究员Jason Wei最近发布的一篇博客文章提醒我们，模型评估的工作同样非常重要。如何开发出优秀的评估测试，对AI能力的发展方向至关重要。
就在刚刚，法国AI初创公司Mistral发布了自家首款代码生成模型Codestral。不仅支持32K长上下文窗口以及80多种编程语言，而且还用22B的参数量取得了与70B的Llama 3相近的性能。目前，已经开放API与IDE插件供用户使用。
一直以来，UC伯克利团队的LMSYS大模型排行榜，深受AI圈欢迎。如今，最有实力的全新大模型排行榜SEAL诞生，得到AI大佬的转发。它最大的特点是在私有数据上，由专家严格评估，并随时间不断更新数据集和模型。
时隔3年，清华团队的研究再次登上Nature封面。刚刚，世界首个类脑互补视觉芯片Tianmouc重磅发布，灵感来源于人类视觉系统。它能以极低带宽和功耗采集图像信息，突破了传统的视觉感知挑战，自如应对开放世界中极端场景难题。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
搜集了328×204条数据，只为让机器人把开门这一件事做到极致。
把169861个生物物种数据装进大模型，大模型竟get到了生物中心法则的奥秘——
大神Karpathy已经不满足于用C语言造Llama了！ 他给自己的最新挑战：复现OpenAI经典成果，从基础版GPT-2开始。
医学影像，越来越需要AI的帮助了。
在大模型实际部署落地的过程中，如何赋予大模型持续学习的能力是一个至关重要的挑战。这使其能够动态适应新的任务并不断获得新的知识。大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。
世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
这是一次「反向图灵测试」，几个全球最先进的大模型坐在一起，坐着火车唱着歌，但其中混进了人类：而 AI 的任务，是把这个人类揪出来。
斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM （如GPT-4）相比在回答问题方面的可靠性。研究表明，RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。
马斯克最近哭穷表示，xAI需要部署10万个H100才能训出Grok 3，影响全球的大模型算力荒怎么解？昨天开源的这款MoE大模型，只用了1/19算力、1/19激活参数，性能就直接全面对标Llama 3-70B！
这一把火，似乎烧得有点太猛烈。
北大-兔展联合发起的Sora开源复现计划Open-Sora-Plan，今起可以生成最长约21秒的视频了！
多模态大模型，也有自己的CoT思维链了！ 厦门大学&腾讯优图团队提出一种名为“领唱员（Cantor）”的决策感知多模态思维链架构，无需额外训练，性能大幅提升。
AGI发展观点多元，技术风险需警惕管理。
随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在文本生成、翻译、总结等任务中的应用日益广泛。如微软前段时间发布的Copilot+PC允许使用者利用生成式AI进行团队内部实时协同合作，通过内嵌大模型应用，文本内容可能会在多个专业团队内部快速流转，对此，为保证内容的高度专业性和传达效率，同时平衡内容追溯、保证文本质量的LLM水印方法显得极为重要。
一位优秀的相声演员需要吹拉弹唱样样在行，类似地，一个优秀的机器人模型也应能适应多样化的机器人形态和不同的任务，但目前大多数机器人模型都只能控制一种形态的机器人执行一类任务。现在 Octo（八爪鱼）来了！这个基于 Transformer 的模型堪称当前最强大的开源机器人学习系统，无需额外训练就能完成多样化的机器人操控任务并能在一定程度适应新机器人形态和新任务，就像肢体灵活的八爪鱼。
iVideoGPT，满足世界模型高交互性需求。
相同性能情况下，延迟减少 46%，参数减少 25%。