为什么你的iPhone，肯定用不上“苹果AI”？
为什么你的iPhone，肯定用不上“苹果AI”？一周前，苹果在WWDC上发布了自己的AI功能Apple Intelligence，包括直接集成OpenAI的ChatGPT，自那以来，股价上涨逾7%，重夺全球市值第一宝座。
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10249 点击 2024-06-17 23:11
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一周前，苹果在WWDC上发布了自己的AI功能Apple Intelligence，包括直接集成OpenAI的ChatGPT，自那以来，股价上涨逾7%，重夺全球市值第一宝座。
AI在科技界的发展类似于一场“卖拐”行为，需回归到现实场景中去感受新技术的实际应用。 • ???? 元宇宙、AI发布会等科技狂欢背后的思考模式和现实应用之间的落差 • ???? AI产品需要以角色为中心，寻找智能的价值密度，避免“似懂非懂”的迷信现象 • ???? AI发展需要结合自下而上的实践和自上而下的战略思考，重点在于角色重组和感受落地化
Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
Build大会召开两周之后，微软更新了Phi-3系列模型的技术报告。不仅加入最新的基准测试结果，而且对小模型、高性能的实现机制做出了适当的揭示。
雷·库兹韦尔即将出版《奇点临近》的全新续作——《奇点更近》。在书中，他更加大胆地承诺，人类可以获得「永生」，库兹韦尔认为在本世纪40-50年代，人类将重建自己的身体和大脑，使其远远超出我们生物体的能力。
大语言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重复某些内容，准确性就大大提高；人名变匿名，准确性就大大下降。最近，马里兰OpenAI等机构的30多位研究者，首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究，并发布75页详尽报告。
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。
大语言模型（LLM）的迅速发展，引发了关于如何评估其公平性和可靠性的热议。
当前主流的视觉语言模型（VLM）主要基于大语言模型（LLM）进一步微调。因此需要通过各种方式将图像映射到 LLM 的嵌入空间，然后使用自回归方式根据图像 token 预测答案。
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。
AI 研究发展的主要推动力是什么？在最近的一次演讲中，OpenAI 研究科学家 Hyung Won Chung 给出了自己的答案。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
语言将是获得更智能系统的重要组成部分。
苹果讲了一个按Query难度分发模型的模式：B小模型：大多数场景，包括自动回复、改写、语法检查、Summary都用端侧的小模型跑。
过去一年人工智能研究取得了重大突破
马斯克禁用苹果设备是出于数据安全考虑，其实背后依旧暗藏着马斯克和OpenAI的纷争
在面对广阔的市场时，既不断进化自身的优势，又力求实现“小而美”的精致与专注
有大视角，才不会被细节迷惑。
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。
在三维生成建模的研究领域，现行的两大类 3D 表示方法要么基于拟合能力不足的隐式解码器，要么缺乏清晰定义的空间结构难以与主流的 3D 扩散技术融合。来自中科大、清华和微软亚洲研究院的研究人员提出了 GaussianCube，这是一种具有强大拟合能力的显式结构化三维表示，并且可以无缝应用于目前主流的 3D 扩散模型中。
AI 将大大提高数学研究的效率。
「原来以为语料已经匮乏了，大模型训练已经没有语料了，实际上不是的，数据还远远没有跑光」。
最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
Meta AI的NLLB-200登上Nature，「不让任何一门语言掉队」，能翻译200种语言的大模型获得Nature社论的盛赞——复兴了濒临灭绝的语言，但是Nature研究人员也郑重提醒Meta，必须将使用这些语言的社区也纳入进来，才会真正减缓语言的消亡。
AI写了这么多代码，你还应该学习计算机科学吗？新的数据表明，学生们仍然成群结队地在大学里选修计算机：加州大学伯克利分校（UCB）计算机科学专业的一年级申请人数猛增48%！UCB教授分析，AI还没有学会创新，人类软件开发者可以利用AI提质增效。
大模型是世界模型吗？UA微软等机构最新研究发现，GPT-4在复杂环境的模拟中，准确率甚至不及60%。对此，LeCun激动地表示，世界模型永远都不可能是LLM。
GPT-4o掀起一股全模态（Omni-modal）热潮，去年的热词多模态仿佛已经不够看了。
微软Build大会前脚刚放出一箩筐生产力革命最新进展：自定义Copilot、Team Copilot、Copilot扩展……
如何生成高难度、指令超复杂的视频呢？
Geoffrey Hinton老爷子——图灵奖得主、深度学习发明人、AI三巨头、Ilya之师，在最新专访中透露出这个令人心碎的消息。
