北交开源o1代码版！强化学习+蒙特卡洛树搜索，源代码、精选数据集以及衍生模型通通开源
北交开源o1代码版！强化学习+蒙特卡洛树搜索，源代码、精选数据集以及衍生模型通通开源北京交通大学研究团队悄默声推出了一版o1，而且所有源代码、精选数据集以及衍生模型都开源！
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9800 点击 2024-12-09 14:52
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北京交通大学研究团队悄默声推出了一版o1，而且所有源代码、精选数据集以及衍生模型都开源！
在自动驾驶领域，世界模型的应用尤为引人注目。然而，现有数据集在视频多样性和行为复杂性方面的不足，限制了世界模型潜力的全面发挥。为了解决这一瓶颈，中国科学院自动化研究所联合美团无人车团队推出了 DrivingDojo 数据集 —— 全球规模最大、专为自动驾驶世界模型研究设计的高质量视频数据集。该数据集已被 NeurIPS 2024 的 Dataset Track 接收。
前段时间离职后留下公开辞职博客的OpenAI六年元老Miles Brundage最近再发一文，讨论了一个相当热门但棘手的问题：当今的AI发展速度，应该加速、减速还是维持现状？
马斯克xAI的一个新动作，着实是引发了不少网友们的猎奇心理。
Sora至今还未开放，但第二代已曝光！
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在智能座舱中的应用日益广泛，势必要为驾驶者和乘客带来前所未有的便捷与智能体验。
AI应用公司业绩亮眼，B端率先变现。
对于创作者来说，在版权图片与AI生成图片之间几乎不用选择。
这是我在11月 Prompt Engineering Conference北京场的演讲稿。这篇文章花了我非常多的心血和时间，全文大约1.3万字。祝你阅读愉快。
终于有AI硬件跑出来了！
亚马逊扩展AI技术，推大模型Nova，挑战OpenAI。
日本需重拾精神，发展特色机器人应对竞争。
重庆发展具身智能机器人产业，组建投资基金。
如今，回收工作面临着严峻挑战。由于人们难以明确知道什么可以回收以及如何正确回收，只有大约32%的符合回收条件的垃圾得到了妥善处理。
埃隆·马斯克 (Elon Musk) 最近将 Grok AI 的可用性扩展至每个 X 用户，几个小时后，Grok 的母公司 xAI 宣布了其最新的图像生成模型 Aurora，可从 X 上的 Grok 助手中访问。然而，在推出后的最初几个小时内，一些用户已经无法访问 Aurora，而原因目前尚不清楚。
大模型横空出世这两年，不少投资人都坐不住了。根据硅谷科技评论（SVTR）AI数据库，全球3000多家高潜力AI初创公司中，300多家公司的创始人、CEO有投资背景，标志性的例子是前YC总裁、OpenAI CEO Sam Altman以及创新工场董事长、零一万物CEO李开复。
Cell Reports Medicine近期的研究结合CT和病理图像，提出一种可解释的人工智能框架用于预测胃癌患者新辅助化疗的疗效。
微软研究院最新研究揭示：一种悄然兴起的AI交互模式，正在改变我们与AI对话的方式。这项突破性研究不仅让AI更懂你，还能帮你更好地表达你的需求。
据媒体报道，近期，多部国产电视剧遭遇到AI的“魔改”，相关视频在网络上被广泛传播。
前天 OpenAI 发布了最强的 o1 pro mode 模型，而 pricing 随之提高到了 $200/月。特工成员果断地付款后，选取了门萨IQ测试题来全面分析 o1 pro 在视觉模式识别与逻辑推理任务上的表现。
Tenyx利用AI和ML，打破传统IVR系统的局限，为多元化行业提供精准、自然的语音交互解决方案，引领客户服务领域的技术革命。
面对众多功能独特的AI工具，究竟哪个才是最适合的？本文将带你探索几款顶级的科学研究AI工具：Consensus、SciSpace、Elicit，还有一些正在崛起的黑马，看看谁更胜一筹。
别说什么“没数据就去标注啊，没钱标注就别做大模型啊”这种风凉话，有些人数据不足也能做大模型，是因为有野心，就能想出来稀缺数据场景下的大模型解决方案，或者整理出本文将要介绍的 "Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data" 这样的综述。
自从ChatGPT问世以来，AI改变某些人的工作就成了一个热门话题。那么到底哪些人的工作受到AI的冲击最大呢？自然是反对AI声音最强烈的群体，其中就有音乐人。
英伟达，如何布局人形机器人？ 11 月底，黄仁勋在香港科技大学的博士学位授予仪式上，将人形机器人与汽车、无人机并肩列为未来会实现大规模量产的三种机器人。
在伦敦举行的C21Media主题演讲中，OpenAI的Chad Nelson展示了即将推出的Sora v2。Sora v2提供的功能：根据演讲透露，Sora v2将“非常非常快”上线，这是现场泄露出来的一段视频
与两年前“百模大战”为技术争夺的景象不同，玩家们有两个速度之争：一是技术迭代和产品更新的速度，二是商业化赚钱和应用落地的速度。
可以说，近两年来，AI（尤其是生成式AI）的迭代日新月异。
