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近年来，基于从头算参考计算的机器学习力场 (MLFF) 的开发取得了巨大进展。虽然实现了较低的测试误差，但由于担心在较长的模拟时间范围内会出现不稳定性，MLFF 在分子动力学 (MD) 模拟中的可靠性正面临越来越多的审查。
在人工智能迅猛发展的今天，我们不断探索着机器的智能化，但却往往忽视了这些智能体如何深层地理解我们 —— 它们的创造者。
用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。
眼见为实？在AI时代，这句话该过时了。
番茄小说加AI条款引发网文作者抗议。
奥运会不仅见证了人类挑战物理极限的精神，也见证了人类挑战技术极限的努力。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
RLHF到底是不是强化学习？最近，AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示：比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习，RLHF还差得远呢。
前段时间冲上热搜的问题「9.11比9.9大吗？」，让几乎所有LLM集体翻车。看似热度已过，但AI界大佬Andrej Karpathy却从中看出了当前大模型技术的本质缺陷，以及未来的潜在改进方向。
用光训练神经网络，清华成果最新登上了Nature！