Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
人形机器人的此时此刻，恰如2019年自动驾驶爆发前夕。 在1927年上映的《大都会》中，全世界第一部包含人形机器人的角色Maria诞生。
在这种背景下，研究团队提出了一个全新的框架：SubgoalXL，结合了子目标（subgoal）证明策略与专家学习（expert learning）方法，在 Isabelle 中实现了形式化定理证明的性能突破。
2020 年，谷歌发表了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了其设计芯片布局的新型强化学习方法。后来在 2021 年，谷歌又发表在 Nature 上并开源了出来。
在多模态领域，开源模型也超闭源了！
本篇内容是「AGIX 投什么」的第 6 篇。AGIX 指数是从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家“高 AI 纯度”公司的组合。AGIX 指数即是定位 AGI 进程的坐标，也为投资人捕捉 AI-alpha 提供了价值工具。在「AGIX 投什么」板块，我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析，为市场输出全面的 AI 投资参考。
7 月 31 日，Canva 宣布收购总部位于澳大利亚的 AI 生图产品 Leonardo.ai。据了解，此次收购金额可能会达到 3 亿美金，是去年 12 月 Leonardo.ai A 轮融资时估值的 4 倍。收购之后，Leonardo.ai 全部员工都将加入 Canva。
SafeEar是一种内容隐私保护的语音伪造检测方法，其核心是设计基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音声学与语义信息，仅利用声学信息检测，包括前端解耦模型、瓶颈层和混淆层、伪造检测器、真实环境增强四部分。
Meta首个理解图文的多模态Llama 3.2来了！这次，除了11B和90B两个基础版本，Meta还推出了仅有1B和3B轻量级版本，适配了Arm处理器，手机、AR眼镜边缘设备皆可用。
就在刚刚，小扎携掉最强AR眼镜Orion登场！Meta首款AR眼镜，苦研十年后，终于诞生了，成本高达10000美元。果然，小扎让我们离元宇宙又近了一步。这会是一次全新的范式转变吗？
