AI x Crypto的交汇：机遇、挑战和前景
AI x Crypto的交汇：机遇、挑战和前景人工智能（AI）和加密货币是融合的技术，有潜力改变数字世界。AI可以解决加密货币的挑战，如波动性、安全性、可扩展性和能源消耗。
来自主题: AI技术研报
3846 点击 2023-11-19 22:59
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人工智能（AI）和加密货币是融合的技术，有潜力改变数字世界。AI可以解决加密货币的挑战，如波动性、安全性、可扩展性和能源消耗。
现代认知科学认为，人类会在头脑中构建关于周围真实世界的抽象模型——世界模型（world model）。获取“世界模型”的问题一直是人工智能研究的焦点。OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 认为， ChatGPT 已经学到了关于真实世界的复杂抽象模型。
有一部分业内人士开始专门钻研 AI 技术，并且尝试作为一个独立的团队与游戏厂商展开合作，为他们提供包括建立合理工作流、自主训练模型、AI 辅助概念设计等方面的解决方案。和 AI 技术一样，这种团队非常新兴，人们尚且不够全面了解他们所能做到的事情。
C-MCR利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态，来连接不同的对比表征，从而学到更多模态间的对齐关系，实现了在缺乏配对数据的多模态间进行训练。
大模型正变得越来越“像人”，但事实真是如此吗？现在，一篇发表Nature上的文章，直接否决了这个观点——所有大模型，都不过是在玩角色扮演而已！
GPTs发布，也恰巧自己最近在梳理AI的发展历史，就去GPTs上建了一个叫《AI history Expert》的应用，和大家分享整个过程（文末有全程截图）。整体来说，我并不建议大家现在就去买账号建GPTs
11月18日，新华社研究院中国企业发展研究中心发布《人工智能大模型体验报告3.0》（以下简称报告）。报告显示，迭代风潮之下，大模型产品正在迅速适应并引领市场变革。其中，科大讯飞星火、商汤商量和智谱AI-ChatGLM等厂商表现总体优秀。
机器学习泰斗Michael Jordan发表了题为Contracts, Uncertainty, and Incentives in Decentralized Machine Learning（去中心化机器学习中的契约、不确定性和激励）的主旨报告，该报告从统计学、经济学和博弈论等独特视角阐释了如何应对机器学习中的不确定性。
提到视频生成，很多人首先想到的可能是 Gen-2、Pika Labs。但刚刚，Meta 宣布，他们的视频生成效果超过了这两家，而且编辑起来还更加灵活。
OpenAI assistant API 在代码解释和知识检索方面颠覆了AI Agent领域。assistant API的代码解释器功能是一个强大的工具，能够从代码执行生成各种文件类型，如图片和 CSV 文件。例如，当创建图像图表时，开发者可以通过助手消息响应中的 file_id 字段轻松访问它。这种无缝集成方便了生成内容的下载，无需额外操作。
AI图像生成，已经进入了秒速级别，只要4步推理就能完成绘制，最快更是能在1秒之内完成。现在，清华大学联合HuggingFace的研究人员，推出了全新的绘图模型加速模块。
如今很多大模型都声称擅长数学，谁有真才实学？谁是靠背测试题“作弊”的？有人在今年刚刚公布题目的匈牙利全国数学期末考试上做了一把全面测试。很多模型一下子就“现原形”了。
面壁智能 联合 清华自然语言处理实验室 等机构的研究人员共同发布了新一代流程自动化范式 Agentic Process Automation，该范式不仅实现了工作流构建的自动化，更在工作流执行时引入了动态决策的自动化。
最近，Google DeepMind发布了一段小视频，据说是在向普通人展示大语言模型的工作原理。网友看后纷纷表示：懂得都懂。
评估大模型对齐表现最高效的方式是？在生成式AI趋势里，让大模型回答和人类价值（意图）一致非常重要，也就是业内常说的对齐（Alignment）。
GitHub公布了今年的Octoverse开源状态报告，AI成为了当仁不让的主角。印度也将替代美国成为最大的开发者社区。还有更多趋势和详细信息，开发者千万不能错过!
OpenAI都搞不定的问题，被堪萨斯大学的一个研究团队解决了？他们开发的学术AI内容检测器，准确率高达98%。如果将这个技术再学术圈广泛推广，AI论文泛滥的可能得到有效缓解。
北大联合腾讯打造了一个多模态15边形战士！以语言为中心，“拳打脚踢”视频、音频、深度、红外理解等各模态。
ChatGPT用它自己的方式来理解世界，类似的技术是否也能用来学习动物的语言？
针对Transformer，谷歌DeepMind一项新的发现引起了不小争议： 它的泛化能力，无法扩展到训练数据以外的内容。
最近微软一项研究让Llama 2选择性失忆了，把哈利波特忘得一干二净。 现在问模型“哈利波特是谁？”，它的回答是这样婶儿的：
大模型赛道已经吸引了大量企业或创业者投入，那么，目前大模型赛道都有哪些主流研究方向和共同挑战？这篇文章里，作者梳理了LLM研究的十大挑战，一起来看看
AGI应该如何发展、最终呈什么样子？ 现在，业内第一个标准率先发布： AGI分级框架，来自谷歌DeepMind。
最近，NLP 大牛、HuggingFace联合创始人 Thomas Wolf 发了一条推特，内容很长，讲了一个 “全球三大洲的人们公开合作，共同打造出一个新颖、高效且前沿的小型 AI 模型” 的故事。
OpenAI引爆了核弹，让任何人都可以使用自然语言在几分钟内构建应用程序！爆炸性的革命时刻，真的来了。
11月6日发表在科学顶刊《细胞》物理子刊《Cell Reports Physical Science》上的一项研究，科学家已研究出一种机器学习工具，可以很容易地识别出使用聊天机器人ChatGPT撰写的化学论文。
业界最领先的大模型们，竟然集体“越狱”了！ 不止是GPT-4，就连平时不咋出错的Bard、Bing Chat也全线失控，有的要黑掉网站，有的甚至扬言要设计恶意软件入侵银行系统
基于LVLM幻觉频发的三个成因（物体共现、物体不确定性、物体位置），北卡教堂山、斯坦福、哥大、罗格斯等大学的研究人员提出幻觉修正器LURE，通过修改描述来降低幻觉问题。
GPT-4V挑战视觉错误图，结果令人“大跌眼镜”。 像这种判断“哪边颜色更亮”的题，一个没做对
大连理工大学信息检索研究室展开了面向生物医学领域大模型的研究，并在wisemodel.cn社区发布初版中英双语生物医学大模型——太一（Taiyi），旨在探索大模型在生物医学领域中双语自然语言处理多任务的能力。