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11月14日，Xsignal创始人刘震博士做客得到AI学习圈主理人快刀青衣直播间，为观众们带来最新的十月AI产品数据报告内容分享，两位老师从大数据视角切入，开启了一场有关“AI与大数据世界”的深度对谈，本文为直播内容的文字整理。
北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。
奥特曼“熹妃回宫”已一周年，具体内情还是不清楚，咋办？
Jiaming Song详细介绍了Diffusion模型在视觉生成领域的前沿研究，强调其在提升生成视觉模型质量中的关键作用。他分享了自己从斯坦福大学的博士研究到加入NVIDIA和Luma AI的历程，展示了如何将贝叶斯非参数模型的知识应用到生成式AI中，推动了视觉模型在生成质量和速度上的显著提升。
近日，Physical Intelligence和星尘智能宣告牵手，在数据和模型层展开合作，推进通用人工智能进入物理世界，共筑世界模型。
据全球知名创投研究机构 CB Insights 发布的统计数据显示，2024 年第三季度，接近 1/3（31%）的风险投资流入了 AI 初创企业。另根据 Crunchbase 的数据，AI 公司在 2024 年第三季度筹集了 190 亿美元，占所有风险投资的 28%。2024 年第三季度还完成了有史以来最大的风险投资交易：OpenAI 募集了 66 亿美元的巨额资金。
新的大语言模型（LLM）评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
经过过去两年的野蛮狂奔，今天AI产业的主流论断已经从当初的FOMO（Fear of Missing Out）狂热情绪回归到了PMF（Product / Market Fit ）的冷静思考。
如何解决模型生成幻觉一直是人工智能（AI）领域的一个悬而未解的问题。为了测量语言模型的事实正确性，近期 OpenAI 发布并开源了一个名为 SimpleQA 的评测集。而我们也同样一直在关注模型事实正确性这一领域，目前该领域存在数据过时、评测不准和覆盖不全等问题。例如现在大家广泛使用的知识评测集还是 CommonSenseQA、CMMLU 和 C-Eval 等选择题形式的评测集。
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