近期，来自北航等机构的研究提出了一种新的解决思路：自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架。该方法首次在 LLM 的潜在表征空间中可视化了毒性从高到低的连续变化路径，实现了在测试阶段进行高效「解毒」。
500 万用户、八位数年经常性收入、日均新增 2 万用户——对于 2024 年初由两名 20 岁大学生 Rudy Arora 与 Sarthak Dhawan 创办的初创公司 Turbo AI 而言，这些数据堪称亮眼。对于刚达到法定饮酒年龄（美国为 21 岁）的年轻人来说，这样的成绩更显不可思议。
刚面世时的 Sora 有多红火，现在就有多麻烦。这个月，日本政府正式呼吁 OpenAI 在推出 Sora 2 的过程中「应避免侵犯版权」，并强调「漫画与动画角色是日本引以为傲、不可替代的文化瑰宝」。
几个月前，和 OpenAI“星际之门”（Stargate）项目的合作，让 Crusoe 这家公司一夜成名。据创始人介绍，公司的名字灵感来源于小说《鲁滨逊漂流记》（Robinson Crusoe），正像鲁滨逊在荒岛上竭力利用全部资源来生存一样，这家公司也试图最大化利用废弃或闲置能源，并通过算力来释放其价值。
刚刚，计算机科学家 Yoshua Bengio 创造了新的历史，成为 Google Scholar 上首个引用量超过 100 万的人！打个直观的比方，如果我们将每一篇引用论文打印成册（假设平均厚度为 1 毫米），然后将它们垂直堆叠起来，这座由知识构成的纸塔将高达 1000 米。这是什么概念？它将轻松超越目前的世界最高建筑，即 828 米的迪拜哈利法塔。
大模型后训练的痛点：均值优化忽略低概率高信息路径，导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下，MVaR目标函数推导梯度估计，多问题捆绑转化反馈，实验中Geo3K准确率54.5%，LiveCodeBench Pass@1提升1%，泛化能力强悍。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
Transformer之父「叛逃」？8年前掀起AI革命的男人，如今嫌「自己孩子」太吵太卷！当资本狂飙、论文堆积如山，他却高喊：是时候放弃Transformer，重新找回好奇心了。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
本周，LangChain 宣布完成 1.25 亿美元融资，投后估值 12.5 亿美元。除了宣布其独角兽地位外，该公司还发布了里程碑式更新：经过 3 年迭代，LangChain 1.0 正式登场。而且，这并非一次常规的版本升级，而是一场从零开始的重写。
