困扰数学家多年、让陶哲轩直呼喜欢的上限集问题数学难题，竟然被DeepMind的新算法破解了？这是史上首个用LLM发现的算法，堪称里程碑级研究，一经发布立马登Nature。
本文讨论了巨头AI受困于巨头垄断的问题，指出在线模型受商业壁垒限制，无法满足用户的个性化需求。文章以旅行计划为例，说明了通过本地部署的通用AI可以更好地满足用户需求。
OpenAI GPT-4.5 遭泄露，我们即将见识「加强版」多模态大模型
大语言模型（LLM）被越来越多应用于各种领域。然而，它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则：每个词（token）的生成都需要进行一次前向传播，需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。
尽管我们无法预料大模型会生成什么，也不知道算力和数据的极限在哪里，但生成式 AI 革命是不可阻挡的。
开源模型正展现着它们蓬勃的生命力，不仅数量激增，性能更是愈发优秀。图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的感叹：「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
在 AI 取代人类的危机之下，一个程序员的焦虑治愈之路。
UCLA等机构研发的Chameleon框架，在AI界引起广泛关注，获得超过100次学术引用，AlphaSignal评选其为「周最佳论文」。
AI最近有点被妖魔化了，很像一个老虎在还没有橘猫大的时候，就已经被天天当成虎力大仙来讨论。这种普遍的高预期其实是有害的，尤其是当事情本身还需要耐心细致深耕且长跑的时候。资本、品牌可以匹配高预期所对应的增长倍数，业务则不行，业务先天挤出一切泡沫。
