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SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。
下一代视觉模型会摒弃patch吗？Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构，让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch，结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
今日，Odyssey视觉AI发布预告，这款获得GV 900万美元种子资金的创新技术，旨在用AI技术讲好电影故事。具备强大的视觉内容生成与控制能力，视觉效果对标好莱坞制作水平。
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。
人类采访了机器人，足足一个多小时，还是对答如流的那种！
好莱坞级视觉AI横空出世！一个demo已令网友疯狂~
新架构，再次向Transformer发起挑战！
AIGC颠覆一切的时代，设计行业绝对是被影响最大的那一波。
厂商们应该直白地告诉用户：AI是来帮你们赚钱的！