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12 月 22 日消息，据《南华早报》今日报道，香港中文大学（CUHK）的研究人员开发了一种新的基础人工智能模型，能够帮助解决眼科临床任务，特别是在疾病筛查和诊断方面。随着生成式 AI 在医学领域的应用逐步增多，这一技术有望带来更广泛的影响。
扩散模型在可控图像生成方面取得了空前进展，包括图像修补 ，图像着色和图像编辑。基于扩散模型的生成方案可以显著降低劳动力成本，尤其是在基于参考图像序列着色任务上，它可用于漫画创作，动画制作和黑白电影着色。
2024 年 12 月 10-15 日，今年度的 NeurIPS 已在加拿大温哥华成功举办。今年的会议上，我们看到了 Ilya Sutskever 关于预训练即将终结的预测，也看到了引发广泛争议的 MIT 教授 NeurIPS 演讲公开歧视中国学生的事件。
在已经过去的 2024 年，RAG 的发展可以称得上是风起云涌，我们回顾全年，从多个角度对全年的发展进行总结。
李飞飞、谢赛宁团队又有重磅发现了：多模态LLM能够记住和回忆空间，甚至内部已经形成了局部世界模型，表现了空间意识！李飞飞兴奋表示，在2025年，空间智能的界限很可能会再次突破。
从AI芯片到AI用户这个端到端的产业链中， 贡献价值最高的“那个人”拿走最大的利润。
只需几十个样本即可训练专家模型，强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗？具体技术实现尚不清楚，AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。
o1-preview在医疗诊断中远超人类，赛博看病指日可待？
研究团队在最新时间序列预测基准评测TFB的25个数据集上进行了广泛验证，证明了DUET的卓越性能，为各行业的时间序列预测任务提供了全新的解决方案。
在过去的一年里，Anthropic 在构建 LLM 和 agents 这件事情上，与多个行业的数十个团队有过合作。
近期，知名研究机构 Appier AI Research 和国立台湾大学，联合发表了一篇论文
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。
上周五，亚马逊研究奖（Amazon Research Awards，ARA）公布了最新一期来自 10 所大学的 10 名获奖者。
我们生活在一个感官丰富的 3D 世界中，视觉信号围绕着我们，让我们能够感知、理解和与之互动。
这段时间，OpenAI 宣告连续 12 轮轰炸，让 2024 年底的大模型领域热闹起来了。 但坚持每个凌晨看直播的话会发现，越到后面的发布越平淡，内心的波动也越少了。
AI圈的大新闻，雷总在线挖人，小米要发力大模型了！
o1/o3带火的推理计算Scaling，原来谷歌早在今年8月就曾探讨过。
比o1 mini性能更强，价格更低，性价比新王o3-mini再次引爆AI圈热议。
每一次，当基础模型能力变强，总会有人预言：RAG（检索增强生成）或许要过时了。
大模型的竞速赛，正站在通用底座的基础上，掀起“领域增强”风暴。
快到年末，苹果也来整新活了——他们居然要做门铃了？？
给工业机器人装上智能“大脑”
具身智能加速机器人发展，端侧AI与传感器深度融合。
就在刚刚，量子位获悉，国产大模型创业六小强之一的阶跃星辰，最新完成B轮融资，总融资金额达数亿美元。
2024 年 12 月初，网络上出现了一段带货视频，在视频中卖力地推销某食品的居然是国家传染病医学中心主任、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏医生。
前谷歌 CEO Eric Schmidt 在不久前与华盛顿邮报专栏作者 Bina Venkataraman 的对话中透露了对中美科技竞争以及 AI 发展的最新观点。
AI时代，阿里瞄准机会开干。
OpenAI o3相对o1的递进是非常惊人的，尤其它编程能力的进展后面肯定会产生越来越多，越来越大的现实冲击。
简单才是王道，Anthropic 的智能体开发的“反直觉”法则
