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一直以来，UC伯克利团队的LMSYS大模型排行榜，深受AI圈欢迎。如今，最有实力的全新大模型排行榜SEAL诞生，得到AI大佬的转发。它最大的特点是在私有数据上，由专家严格评估，并随时间不断更新数据集和模型。
搜集了328×204条数据，只为让机器人把开门这一件事做到极致。
把169861个生物物种数据装进大模型，大模型竟get到了生物中心法则的奥秘——
医学影像，越来越需要AI的帮助了。
在大模型实际部署落地的过程中，如何赋予大模型持续学习的能力是一个至关重要的挑战。这使其能够动态适应新的任务并不断获得新的知识。大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。
OpenAI 开始训练下一个前沿模型了。在联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 官宣离职、超级对齐团队被解散之后，OpenAI 研究的安全性一直备受质疑。
世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
这是一次「反向图灵测试」，几个全球最先进的大模型坐在一起，坐着火车唱着歌，但其中混进了人类：而 AI 的任务，是把这个人类揪出来。
就在刚刚，一份2500页的内部文档泄露，谷歌搜索算法的内幕，让不少人大跌眼镜。
马斯克最近哭穷表示，xAI需要部署10万个H100才能训出Grok 3，影响全球的大模型算力荒怎么解？昨天开源的这款MoE大模型，只用了1/19算力、1/19激活参数，性能就直接全面对标Llama 3-70B！