ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，KDD） 会议始于 1989 年，是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。
本文对AI增强的VR在医疗应用中的技术细节、工作流程和下游应用进行了全面审视，并提出了一个系统性的分类方法，将相关工作分为医学视觉增强、VR医学数据处理和VR辅助干预三个主要类别，为未来跨学科研究提供了基础。
哈佛大学的一项最新研究表明，大语言模型已经深入学生的日常生活。为何学生们对AI的兴趣如此浓厚，背后的原因恐怕是这所大学的教授们。
这篇文章对如何进行领域模型训练进行一个简单的探讨，主要内容是对 post-pretrain 阶段进行分析，后续的 Alignment 阶段就先不提了，注意好老生常谈的“数据质量”和“数据多样性”即可。
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
三人团队打造的学术搜索引擎，直接拿下SOTA！
本届 ACL 大会，投稿者「收获满满」。
【新智元导读】一年一度NLP顶会ACL揭晓了最终获奖论文。今年，共有7篇论文荣获最佳论文，时间检验奖颁给斯坦福GloVe、康奈尔大学相似性度量。另外，还有最佳主题奖、最佳社会影响力奖、最佳资源奖、领域主席奖，以及杰出论文奖。
最近ACL 2024 论文放榜，扫了下，SMoE（稀疏混合专家）的论文不算多，这里就仔细梳理一下，包括动机、方法、有趣的发现，方便大家不看论文也能了解的七七八八，剩下只需要感兴趣再看就好。
AI 大模型的爆发带动了 GPU 的强劲需求，从云端到边缘渗透的 AI 应用也将带动边缘 AI 服务器及加速处理器的需求。
