牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文，已经遭到了诸多吐槽：这也能上Nature？学术圈则对此进行了进一步讨论，大家的观点殊途同归：合成数据被很多人视为灵丹妙药，但天下没有免费的午餐。
9次迭代后，模型开始出现诡异乱码，直接原地崩溃！就在今天，牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面，称合成数据就像近亲繁殖，效果无异于投毒。有无破解之法？那就是——更多使用人类数据！
训练数据是用 GPT-4o 生成的？那质量不好说了。
为何会发生？可以避免吗？
传统天气预测、气候模拟，正被 AI 颠覆
这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。
谷歌提出了一种新的基于ML的大气环流模型NeuralGCM，比传统的基于物理的模型节省了几个数量级的计算量，计算成本降低了10万倍，相当于高性能计算领域25年的进步速度。对于2-15天的天气预报，这种方法比SOTA物理模型还要准确。
2024谷歌学术指标（Google Scholar Metrics）出炉，AI顶会掀起狂欢—— CVPR成为第二大学术出版物，超越Science，仅次于Nature。
一年一度谷歌学术指标公布了！Nature年年霸榜，而今年与以往不同的是，国际学术顶会的排名大幅提升，CVPR位居第二，超越Science仅次于Nature。另外，TOP 20中，共有五大顶会入选，被引最高论文与大模型时代下前沿技术，一脉相承。
近日，来自牛津大学的研究人员推出了利用语义熵来检测LLM幻觉的新方法。作为克服混淆的策略，语义熵建立在不确定性估计的概率工具之上，可以直接应用于基础模型，无需对架构进行任何修改。
