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数据枯竭正成为AI发展的新瓶颈！CMU团队提出革命性方案SRT：让LLM实现无需人类标注的自我进化！SRT初期就能迭代提升数学与推理能力，甚至性能逼近传统强化学习的效果，揭示了其颠覆性潜力。
机器人界「球星」竟被CMU英伟达搞出来了！科比后仰跳投、C罗、詹皇霸气庆祝动作皆被完美复刻。2030年，我们将会看到一场人形机器人奥运会盛宴。
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
大模型的新考验来了！近日，来自卡内基梅隆大学的研究人员发布了评估LLM多模态Web代理性能的基准测试。
斯坦福炒菜机器人的大火，开启了2024年机器人元年。最近，CMU研究团队推出了一款能在开放世界完成任务的机器人，成本仅18万元。没见过的场景，它可以靠自学学会！
近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。