反转？马斯克能否和OpenAI冰释前嫌？
反转？马斯克能否和OpenAI冰释前嫌？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
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6039 点击 2024-06-17 09:36
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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。
AGI太遥远，只有模型降价是共识。
智源研究院公布大模型全家桶及全栈开源技术基座全新版图。
创造数字世界的能力，对于中小企业而言至关重要。
Devv AI 是一款专为程序员朋友设计的人工智能搜索引擎，可为与编程相关的查询提供快速、准确的结果。
给人才充足的GPU，是很重要的！
什么是 AGI？大模型和 Scaling Law 是其实现基座吗？怎么看价格战？四家大模型公司给出了自己的答案。
从360到AI视频大赛，为什么版权战争越来越激烈？
眼见自己的对手结成同盟后，马斯克如果还能稳坐钓鱼台才怪了。
来自浙江大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者发表了他们关于「表格语言模型」（Tabular Language Model）的研究成果
训练数据的数量和质量，对LLM性能的重要性已经是不言自明的事实。然而，Epoch AI近期的一篇论文却给正在疯狂扩展的AI模型们泼了冷水，他们预测，互联网上可用的人类文本数据将在四年后，即2028年耗尽。
「超级对齐」团队集体出走后，OpenAI最近正在频繁招聘，但不是技术团队，而是高管。前有CFO走马上任，今天又有一个退役的陆军上将成为董事会新成员。
这几天，最新发布的Stable Diffusion 3和Luma AI的视频生成模型Dream Machine相继发布，但这两个模型却用非常独特的方式震撼到了网友们。Dream Machine加上二创脑洞成为快乐源泉，SD3输出的诡异图片却散发着浓浓的「黑色幽默」。
谷歌DeepMind开发的AlphaFold一夜之间颠覆了生物学，这一革命性的突破背后，有一支怎样的团队？AlphaFold的缔造者之一、DeepMind研究副总裁分享了成功的秘密——如何组建一个团队来应对这一巨大的跨学科挑战并取得胜利。
才用了112台A800，就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型？智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM，有望解决全球算力紧缺难题！此外，全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会，依然是星光熠熠，学术巨佬含量超标。
陶哲轩在最新的采访中，系统地谈到了AI可能会对数学领域产生的影响。他乐观地认为，使用Lean等工具「形式化」数学，在AI的辅助下实现规模化生产——一次证明数百或数千条定理。但他也审慎地预测，数学问题在短期内不会像国际象棋一样被「解决」，但有可能会提高人类科学家的洞察力。
