坐拥世界最大的搜索业务，谷歌一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入，让两位创始人谢尔盖・布林 (Sergey Brin) 和拉里・（Larry Page）可以退居二线，安心享受生活。
之前已经分享过一次AI领域GitHub上那些神级项目，大家可以回顾下这篇文章《震撼来袭，盘点GitHub上那些免费的神级AI项目，建议立刻收藏！》。但是AI发展那么迅速，所以今天继续来给大家盘点一下近期在Github上，AI领域又有哪些神级的项目，最后一个特别推荐。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
还说 AI 可能会与人类融合……
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。
本文引入了 Transfusion，这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
除了扩大模型规模，AI 公司还有其他路可以走吗？只靠模型 API 赚不到钱了怎么办？Aidan Gomez 在访谈中谈到了目前困扰 AI 公司的诸多难题。
Transformer八子中最年轻的Aidan Gomez在最新的采访中感叹：
