推理模型在复杂任务上表现惊艳，缺点是低下的token效率。UCSD清华等机构的研究人员发现，问题根源在于模型的「自我怀疑」！研究团队提出了Dynasor-CoT，一种无需训练、侵入性小且简单的方法。
还在用枯燥的数学题和编程题测试AI？落伍啦！现在，打游戏就能测出AI的真实力。GameArena团队打造的Roblox新游《AI空间逃脱》，让你在紧张刺激的密室逃脱中，顺便就把AI模型的推理能力给评估了。这不仅比传统测试方法更有趣，还能生成宝贵的游戏数据，帮助开发者更全面地了解AI的强项与短板。
本期，我们邀请到了灵巧手公司 Dexmate 的创始人陈涛和秦誉哲。两位分别在上海交通大学、麻省理工学院（MIT）、卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等知名院校的顶尖实验室积累了丰富的研究经验。这些经历不仅为他们提供了扎实的技术基础，也让他们对产业需求有了深入的理解。
近几年在生成式 AI 技术和商业创新飞速发展的背景下，创建高质量且低成本的生成式 AI 应用在业界仍有相当难度，主要原因在于缺乏系统化的调试和优化方法。
最近，一支来自UCSD和清华的研究团队提出了一种全新的微调方法。经过这种微调后，一个仅80亿参数的小模型，在科学问题上也能和GPT-4o一较高下！或许，单纯地卷AI计算能力并不是唯一的出路。
最近几天，AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。
现实中，机器人收据收集可以通过远程操控实现。来自UCSD、MIT的华人团队开发了一个通用框架Open-TeleVision，可以让你身临其境操作机器人，即便相隔3000英里之外。
GPT-4可以通过图灵测试吗？
DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对大热门，成为了Hacker News等许多科技媒体的头版头条。
