SAX-NeRF框架，一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法，通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集，并开源了代码和预训练模型，为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块，旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM，作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知，推动该领域的共识形成，进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。
通过算法层面的创新，未来大语言模型做数学题的水平会不断地提高。
文章讲述了彩云科技团队在改进Transformer架构方面的努力，尤其是推出的全新通用模型架构DCFormer，以及团队面临的种种挑战和突破。
即使Sora已经强势“炸”过场，Pika还是再次带着硅谷一众明星资方的投票回到了舆论中心。
DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。
本文介绍了KAN网络算法的原理和优势，探讨了其在深度学习领域可能引发的范式转变。 • ⚡ KAN网络将可学习的激活函数从神经元移到了神经网络的边上，表现出更高的准确性和更少的参数量 • ???? KAN在数学和物理领域的实验中展现了卓越性能，提供了一种新的科学发现的路径 • ???? KAN具有更快的神经缩放定律和可解释性，为AI领域带来了新的探索可能性
一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小 —— 必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。
最近，《柳叶刀》上的一篇医学文章发表了有关心血管疾病风险预测的里程碑式结果。之所以如此有影响力，是因为这项名为CaRi-Heart的技术结合了AI视觉识别和预测算法，可以在没有明显症状时提前10年识别出重大的心血管疾病风险。
