自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
今年的机器人顶会 CoRL 杰出论文，竟然帮自动驾驶车稳稳地完成了漂移。
第8届CoRL于2024年11月6日至9日在德国慕尼黑举行，展示了机器人学习领域的前沿研究和发展，尤其是在自主系统、机器人控制和多模态人工智能领域。
中国人民大学高瓴人工智能学院 GeWu 实验室、朝闻道机器人和 TeleAI 最近的合作研究揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）现象，通过捕捉并刻画各个模态质量随物体操纵过程的变化，提升不同信息在具身多模态交互的感知质量，可显著改善精细物体操纵的表现。论文已被 CoRL2024 接收并选为 Oral Presentation。
OpenAI 的快速增长继续提升供应商和其他商业伙伴的前景，他们的销售也在迅速增长。
VQAScore是一个利用视觉问答模型来评估由文本提示生成的图像质量的新方法；GenAI-Bench是一个包含复杂文本提示的基准测试集，用于挑战和提升现有的图像生成模型。两个工具可以帮助研究人员自动评估AI模型的性能，还能通过选择最佳候选图像来实际改善生成的图像。
前Neuralink总裁创立的脑机接口公司Science Corporation，正在开发一种名为「Prima」的芯片技术。初步试验结果表明，38名患者中，有81%的患者视力得到了大幅度的改善。几位知名眼科医生都直称：「这是第一个有可能成功恢复AMD患者视力的重大进展！」
AI发展的乐观预期落于“金发姑娘区域”：人类正处于一个幸运的“金发姑娘区域”，在AI的发展上，我们可能会达到一个完美平衡点。在这个区域，AI作为工具的能力不断增强，但它们不会获得超越或取代人类的自主性和意图。“情境意识”理论提出AI的进步可能会在2027年达到AGI，但Not Boring Capital 创始人Packy McCormick认为我们更可能走向一个AI作为有力助手的未来。
Mercor公司的创始人阿达什·希雷马特、布伦丹·富迪和苏里亚·米达希望利用人工智能来解决同行们“稀巴烂”的招聘过程。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
