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目前，Video Pose Transformer（VPT）在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来，这些 VPT 的计算量变得越来越大，这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展，对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如，训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间，严重拖慢了研究的进度，并成为了该领域亟待解决的一大痛点。
精彩精彩，第一个把爆火Mamba架构真正扩展到足够大的工作来了。 520亿参数，还是Mamba+Transformer混合架构。 它的名字叫Jamba。
建设大学 AI 专业，大力投入产业发展，现在成效已逐渐显现。
对于硕博来说，SCI论文写作是必备的科研技能，但很多同学都因为语言问题，对此有所恐惧....今年开始，有很多同学和我们说他们在用ChatGPT在协助中翻英写SCI，乐此不疲。
自香农在《通信的数学原理》一书中提出「下一个 token 预测任务」之后，这一概念逐渐成为现代语言模型的核心部分。最近，围绕下一个 token 预测的讨论日趋激烈。
蛋白质设计，充满无限可能。蛋白质设计领域又迎来了一项里程碑式的时刻——“上帝之手”、华盛顿大学生物化学教授 David Baker 团队及其合作者，首次利用生成式人工智能（AI）技术从零开始设计出了一种新型抗体，将抗体疗法推向了一个全新的高度。
斯坦福的一篇案例研究表示，提交给AI会议的同行评审文本中，有6.5%到16.9%可能是由LLM大幅修改的，而这些趋势可能在个体级别上难以察觉。
作者表示：在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是他的首选。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。
MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——
近日，爱思唯尔上的几篇论文被发现开篇就暴露了「ChatGPT风格」，插图也是用Midjourney画的。学术圈被AI渗透已经不是一天两天了，搞科研的用AI写论文，学生用AI写作业，老师也用AI批作业，整个过程都没有真人了。