搜索
过去几年间，Transformer 架构已经取得了巨大的成功，同时其也衍生出了大量变体，比如擅长处理视觉任务的 Vision Transformer（ViT）。本文要介绍的 Body Transformer（BoT） 则是非常适合机器人策略学习的 Transformer 变体。
如果大街上随机拉一个人，问 TA 最常用的视频剪辑软件是什么，TA 大概率回复的会是「剪映」
从AI文字、AI图片到AI视频
AI芯片的竞争，又多了几分看点。
无需硬件传感器或对现有网络环境进行重大改动即可轻松部署。
眼镜这个古老而传统的产业，也有望迎来新的变革
C.AI被收购是因市场和创始人选择，Scaling Law加剧了竞争。 • C.AI选择做模型公司以获得高估值。 • Google收购C.AI以应对AI市场竞争。 • Scaling Law使大模型公司竞争更激烈。
AI赛博恋人正变得越来越受欢迎，Replika CEO甚至鼓励人们与AI结婚。然而，这是否是一种饮鸩止渴？通过梳理近20篇国外论文，我们还原了学术界对「人机之恋」的研究面貌。
OpenAI接二连三的核心高层人事发生变动，乱世出英雄，一批后起之秀扛旗。
AI智能体遍布整个网络，未来如何防止被骗？如何保护隐私？OpenAI微软MIT等25个机构联手提出「人格凭证」，可以证明自己是真人，还不用披露任何个人信息。
AI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而，抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体，这是一个资源密集且耗时的过程。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战
为什么波士顿动力的人形机器人能完成跑酷、后空翻等高难度动作？为什么有时候它会翻车？工程师从中总结的经验、教训都在这里了。
一年一秀，稚晖君的第二代人形机器人来了。
单目深度估计新成果来了！
三人团队打造的学术搜索引擎，直接拿下SOTA！
刚刚，“鸽”了一年的稚晖君，终于带着具身智能新品来填坑了！
在经历了发布会蜂拥而至的Q2之后，AI领域近来似乎进入了 “冷寂”状态。
前阵子，一段宠物主人与自家狗狗“对话”的短视频在社交平台火了。
焦虑的游戏从业者，快要对AI PTSD了，每次看到CEO关于AI的邮件，心里都要咯噔一下。仅2023一年，游戏行业就有10500人被解雇。
在一众AI大佬、科技大厂、初创公司和风险投资人的强烈反对之下，加州的「AI限制法案」顺利地得到了初步通过。
MIT CSAIL的研究人员发现，LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟，模型对语言和世界的理解，绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。也就说，在未来，LLM会比今天更深层地理解语言。
一年前，谷歌最后一位 Transformer 论文作者 Llion Jones 离职创业，与前谷歌研究人员 David Ha共同创立人工智能公司 Sakana AI。Sakana AI 声称将创建一种基于自然启发智能的新型基础模型！ 现在，Sakana AI 交上了自己的答卷。
人工智能的普及造成了一场能源危机，但并不是无法解决。
让模型具有更加广泛和通用的认知能力，是当前人工智能（AI）领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于 Scaling Law (尺度定律) 去构建更大、更深和更宽的神经网络提升模型的表现，可称之为 “基于外生复杂性” 的通用智能实现方法。然而，这一路径也面临着一些难以克服的困境，例如高昂的计算资源消耗和能源消耗，并且在可解释性方面存在不足。
AI 技术与数学发现的进展，正前所未有地交织在一起。
大模型的拟人行为，在让我们产生恐怖谷效应。
非凡产研为大家整理编辑了近期微软CTO凯文·斯科特（Kevin Scott）接受红杉资本、Stratechery 采访回应关于大模型scaling laws、人工智能平台转变等焦点话题的精华内容。
写一部新小说，不一定非得从空白页开始。
