自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
又一科幻场景步入现实！GPT-4竟和多个AI模型私自串通一气，欲要形成垄断的资本寡头联合定价。在被哈佛PSU团队抓现行后，大模型拒不认账。未来某天，AI会不会真要失控？
LLM可以比科学家更准确地预测神经学的研究结果！
最新模型增量压缩技术，一个80G的A100 GPU能够轻松加载多达50个7B模型，节省显存约8倍，同时模型性能几乎与压缩前的微调模型相当。
只需一次人类示范，就能让智能体适应新环境？
什么？Kimi底层推理架构刚刚宣布：开！源！了！
颠覆现有Agent范式、让AI拥有“主动能动性！ 清华&面壁等团队最新开源新一代主动Agent交互范式 （ ProActive Agent）。
代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！
你是否有过这样的感受，当你感觉焦虑的时候，做出的决策和反应都与正常情况下不同？
尽管近期 Qwen2-VL 和 InternVL-2.0 的出现将开源多模态大模型的 SOTA 提升到了新高度，但巨大的计算开销限制了其在很多场景下的应用。
