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顶会论文评审，AI立大功！ICLR 2025首次大规模引入AI参与审稿，最终有12222条建议被审稿人采纳，89%情况下提升了评审质量。详细30页报告，揭秘AI在顶会审稿的惊人潜力。
得叻，现在机器人公司的发布会，都由人形机器人自己主持了。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
来自中科院自动化所的研究团队提出了用于大规模复杂三维场景的高效重建算法 CityGaussianV2，能够在快速实现训练和压缩的同时，得到精准的几何结构与逼真的实时渲染体验。该论文已接受于 ICLR`2025，其代码也已同步开源。
依托追觅科技生态构建的体系化能力，在商业化落地层面有很大优势，未来会覆盖家庭、工业、商业等多个场景。
大家对in-context learning(ICL)的能力可能已经很熟悉了，您通常会通过上下文示例就能快速让prompt适应新任务。然而，作为AI应用开发者，您是否思考过：为什么有时候精心设计的few-shot prompt会失效？为什么相同的prompt模式在不同场景下效果差异巨大？
在这一波AI浪潮之中，日本一方面承担着亚洲据点作用，另一方面本土企业的表现并不突出。
这几天，AI届的盛会——ICLR在维也纳举办。
机器学习三大顶会之一的ICLR 2024，正在维也纳如火如荼地举行。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。