最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能，AI 生图能力被拉上了一个新的高度，但你有没有想过，这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战：如何区分生成图像和真实图像？
独家获悉，全球跨境支付与金融平台Airwallex（空中云汇）近日完成3亿美元F轮融资。投资方包括Square Peg、DST Global、Blackbird、Airtree、Salesforce Ventures等风投机构，还有多家养老基金，Visa Ventures作为战略投资者参与。
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员——华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri——双双跳槽Meta，两人曾在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能。此次挖角再次凸显OpenAI内部动荡后的人才流失危机。
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
LeCun 向 Alexandr Wang 汇报？Meta 内部：是的。 招募了一众 AI 大牛以后，Meta 能吃得消吗？—— 这可能是很多人在问的问题。
我们认为，“隐私”与“AI”的关系，是关乎未来的一个关键议题，必须被严肃、妥善地解决。我们之所以坚持，是因为这不仅是技术问题，更关乎制度上的“先例”会怎么被建立。
最近，一款全新的奖励模型「POLAR」横空出世。它开创性地采用了对比学习范式，通过衡量模型回复与参考答案的「距离」来给出精细分数。不仅摆脱了对海量人工标注的依赖，更展现出强大的Scaling潜力，让小模型也能超越规模大数十倍的对手。
