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未来5年内会在AI技术架构上有大的突破，Transformer会被逐步重构。15-20年内实现通用人工智能（AGI），并通过“新图灵测试”。
生命科学领域的基础大模型来了！
大模型应用开卷，连一向保守的苹果，都已释放出发展端侧大模型的信号。
图像与视频合成、3D 视觉、人体行为识别、视觉与语言推理等研究方向论文最多，属于最热门的方向，体现当前学界对视觉生成、三维感知、人机交互等方向的高度重视。另外，多模态学习、以人为本的设计和自适应机器人可能构成人形机器人的未来。
与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比，ViL 的性能更胜一筹。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
不久之前，Google DeepMind 发布了 AlphaFold3，再次引发了人们对「AI + 生命科学」的讨论。
教育行业的AI大模型学习机正在引起热议，多家公司纷纷推出搭载大模型的学习机产品，市场前景看好。
如何制服AI吞电兽？
大脑皮层、海马体、旁回：HippoRAG的三大神器