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o1 作为 OpenAI 在推理领域的最新模型，大幅度提升了 GPT-4o 在推理任务上的表现，甚至超过了平均人类水平。o1 背后的技术到底是什么？OpenAI 技术报告中所强调的强化学习和推断阶段的 Scaling Law 如何实现？
AI能回答问题，但能不能真正“思考”？ 经常用AI搜索产品的用户会发现，这类产品在面对复杂问题时常常“掉链子”——它能模仿莎士比亚的文风，解答数学题，却可能在解决日常生活中的难题时束手无策。
在用模拟环境训练机器人时，所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。为此，李飞飞团队提出「数字表亲」，这种虚拟资产既具备数字孪生的优势，还能补足泛化能力的不足，并大大降低了成本。
是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
生活中最大的挑战之一是传达你情感、决策和行为背后的背景 。你如何将脑海中旋转的想法转化为其他人——你的同事、伴侣、治疗师——能够理解的东西？
在 Claude AI 新模型发布之际，Anthropic 的CEO Dario Amodei 发表了一篇近2万字深度长文，探讨人工智能对人类的潜在积极影响。作为斯坦福大学神经科学博士，Amodei 以严谨的学术态度定义了"强人工智能"概念，并详细阐述了它在不同核心领域可能带来的积极变革。
多年以来，无需巨大的开发成本就能解决某一需求，是许多企业一直在探索的方向。而拥有一个属于自己的软件应用，也是许多非技术人的一个梦想。
传统的歌声任务，如歌声合成，大多是在利用输入的歌词和乐谱生成高质量的歌声。随着深度学习的发展，人们希望实现可控和能个性化定制的歌声生成。
陶哲轩发起的「众包」数学研究项目终于快要迎来胜利时刻！
自近日获知自己摘得诺贝尔物理学奖之后，76 岁的人工智能教父 Geoffrey Hinton 便「闲不住」了。