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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。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
2024 年，AI 大模型从「以分计价」跨入「以厘计价」的时代。
2024年下半年，AI行业的人才流动呈现出戏剧性的转折：从科技巨头出走创业后，如今又选择回流大厂。
随着人工智能(AI)技术的迅速发展，许多初创企业和大型科技公司都在尝试构建能够编写软件代码的人工智能系统。如今，又有一家新玩家加入了这一竞争激烈的市场——Tessl。Tessl正在打造一个‘AI原生’平台，供开发人员及其团队创建和维护软件。该公司于近日开放了等待列表，邀请感兴趣的用户试用其即将推出的产品。
最近，专注做AI转型的Zeta Alpha对2023年引用次数最多的 AI 论文进行了排名，列出了影响力最高的100篇论文，引发了业界热议，并且就论文的机构也做了一个梳理。
大规模语言模型（LLMs）已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力，这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
高效组合多个大模型“取长补短”新思路，被顶会NeurIPS 2024接收。