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今年 4 月，AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。
Powerful AI 预计会在 2026 年实现，足够强大的 AI 也能够将把一个世纪的科研进展压缩到 5-10 年实现（“Compressed 21st Century”），在他和 Lex Fridman 的最新对谈中，Dario 具体解释了自己对于 Powerful AI 可能带来的机会的理解，以及 scaling law、RL、Compute Use 等模型训练和产品的细节进行了分享
在今天的Ignite开发者大会上，微软发布了两款专为其数据中心基础设施设计的新芯片：Azure Integrated HSM和Azure Boost DPU。
JENOVA：AI Reddit Search & AI Youtube Search 功能上线，以及为啥这个需求爆了
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。
生成式AI技术不断进步，但能打动玩家的仍是设计背后与人有关的部分。
本期我们邀请到了 Hedra 的联合创始人兼 CEO Michael。他曾在斯坦福大学攻读博士学位，由吴教授和李飞飞教授共同指导，专注于物理世界建模与具身智能的交叉研究。在 NVIDIA 的 Omniverse 团队实习期间，他参与了 Omni-Gibson 的研究，对模拟物理与真实感表现系统的结合有深入探索，同时对电影、电视剧和动画等娱乐行业充满热情。
新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦！