学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language Model，VLM）凭借其卓越的理解和推理能力，为端到端自动驾驶带来了新的希望，但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。
Google 终于下场了。搞了一个完全平替 V0、Bolt.new、Lovable 的产品 Firebase Studio。用自然语言一键生成网站或者App，后续还能集成 firebase 的各种服务，构建全栈应用。
芯片设计是现代科技的核心，逻辑优化（Logic Optimization, LO）作为芯片设计流程中的关键环节，其效率直接影响着芯片设计的整体性能。
AI乃至生成式 AI 正以前所未有的态势向边缘设备迁移，从 AIoT 的初步探索，迈向真正意义上的边缘 AI 时代，这一转变让嵌入式行业发生着天翻地覆的巨变。
图文大模型通常采用「预训练 + 监督微调」的两阶段范式进行训练，以强化其指令跟随能力。受语言领域的启发，多模态偏好优化技术凭借其在数据效率和性能增益方面的优势，被广泛用于对齐人类偏好。目前，该技术主要依赖高质量的偏好数据标注和精准的奖励模型训练来提升模型表现。然而，这一方法不仅资源消耗巨大，训练过程仍然极具挑战。
据 The Information 报道，Glean，一家为企业开发搜索聊天机器人的公司 ，正在与投资者进行谈判，可能筹集数亿美元的新融资，包括用于在招标中回购员工股份的资金。
「未来，99% 的 attention 将是大模型 attention，而不是人类 attention。」这是 AI 大牛 Andrej Karpathy 前段时间的一个预言。这里的「attention」可以理解为对内容的需求、处理和分析。也就是说，他预测未来绝大多数资料的处理工作将由大模型来完成，而不是人类。
对新型药物疗法的发现和开发的需求不断增长，以及生命科学行业制造能力的不断提高，正在催生药物发现过程中对人工智能解决方案的需求。
就在刚刚，Higgsfiled AI推出Motion Controls AI视频生成，在模仿电影级别的动作捕捉删上取得了新进展！不论是是360度环绕拍摄还是子弹时间都是信手拈来，从此就像口袋里装着一个「摄影组」，电影级别的画面也可以由AI代劳。
