本文对思维链的推理步长进行了控制变量实验，发现推理步长和答案的准确性是线性相关的，这种影响机制甚至超越了问题本身所产生的差异。
目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。
去年，在加速大语言模型推理层面，我们迎来了一个比推测解码更高效的解决方案 —— 普林斯顿、UIUC 等机构提出的 Medusa。如今，关于 Medusa 终于有了完整技术论文，还提供了新的版本。
AGI若到来，人类是否会受到威胁，是一个大众热衷讨论同时研究者们也很关注的问题，从各个角度对此的研究几乎都会引发人们的讨论。最新的一个重磅研究来自今天最重要的大模型公司之一Anthropic。
文章探讨了AI“创作”的作品版权归属问题，尤其关注大模型训练输入和创作输出两个环节的纠纷。作者提到了国内外的相关诉讼案例和不同国家对AI作品版权的态度。此外，科技公司在AI作品版权问题上的立场也存在差异。
该算法现已在GitHub上开源，相关论文公布在ARXIV。近日，蚂蚁集团开源了一套新算法，可帮助大模型在推理时，提速2至6倍，引起业内关注。
SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法，利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息，从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。
复旦团队进一步挖掘 RLHF 的潜力，重点关注奖励模型（Reward Model）在面对实际应用挑战时的表现和优化途径。
最近，AI初创公司Anthropic的研究表明，一旦LLM学会了人类教授的欺骗行为，它们就会在训练和评估的过程中隐藏自己，并在使用时偷偷输出恶意代码、注入漏洞。
世界上最快超算集群Frontier，用8%的GPU训练出了一个万亿级规模的大模型，而且是在AMD硬件平台之上完成。研究人员将训练的细节和克服的困难写成了一篇论文，展示了如何用非英伟达的生态完成大模型训练的技术框架和细节。
