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苹果最新杀入开源大模型战场，而且比其他公司更开放。 推出7B模型，不仅效果与Llama 3 8B相当，而且一次性开源了全部训练过程和资源。大模型，AI，苹果AI，苹果开源模型
万万没想到，Mac变成AI PC，原来就差了一个豆包电脑版。
看到AI检测系统里，毕业论文成片的红色和黄色时，舒然感到“欲哭无泪”。她在心里反问自己：难道我长得这么像AI吗？
近日，北京经济技术开发区（北京亦庄）发布全域人工智能之城建设方案，启动人工智能十大应用场景。其中在交通出行领域，北京鉴智科技有限公司（以下简称“鉴智机器人”）用AI技术为汽车赋能，使得包括自动驾驶在内的整车智能化成为可能。
面对加速袭来的AI浪潮，“一刀切”地禁用AI并不现实，需分类、分情况讨论以厘清AI创作的边界，特别是要区分“人工智能辅助”和“人工智能主导创作”的界限
Scaling Law还没走到尽头，「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列，规模甚至降低到了1B以下，两个版本分别只有125M和350M参数，但却实现了比更大规模模型更优的性能。
巴黎奥运会期间，谷歌将首次携NBCUniversal，利用Gemini让AI技术走进赛场，为观众带来前所未有的观赛体验。
小模型强势来袭，「大模型时代」或将落幕？
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
数据是大语言模型（LLMs）成功的基石，但并非所有数据都有益于模型学习。
这可能是当今最全面、最新的深度学习概述之一。
编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？
具身智能狂潮降临的一年多里，物理世界与信息的生产与交互方式发生着革命性变化。
大模型引发的AI大战持续了两年多之后，现在所有创业团队和投资人都在问的一个问题是——适用于大模型真正的场景有哪些？或者，更重要的是，到底怎么才能获得货真价实的客户和营收？
不知经常往旧金山城里跑的小伙伴，有没有在路边见过这样的广告：
用AI模型从代码层面深度分析和防御恶意软件。
iPhone不让电话录音，创业者们就给它加个GPT版录音「物理外挂」！
大公司与初创企业的差异，就决定了前者不得不选择保守。
最近几年来，如果要问哪个技术赛道最火热，AI一定当仁不让，其在全球范围内掀起了一波又一波浪潮。
即便有AI的加持，桌面机器人单独存在的意义其实也不大。
整得跟共济会似的。
如果你是一位网文作者，在和平台签约的时候，忽然临时被加了一条“AI训练补充协议”，要求你同意把作品“喂”给平台的AI，用于内容开发，你会怎么想？
东西方AI伴侣的差异化发展
一切仍处于混乱摸索中，这也许也是好事。
一个会「说话」的毛绒玩具，从《玩具总动员》迈向现实。
暑期已然过半，教育市场仍然活跃。7月19日，商务部公布今年上半年我国电子商务发展情况。其中，一个数据格外引人注意——AI学习机销售额增长达136.6%。
家人们，消除“视频闪烁”（比如画面突然一白）有新招了！
针对视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的对抗攻击，现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性，但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成，存在代理模型过拟合的风险。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
近日，机器人领域著名会议 RSS（Robotics: Science and Systems） 2024 在荷兰代尔夫特理工大学圆满落幕。
