低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
来自浙江大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者发表了他们关于「表格语言模型」（Tabular Language Model）的研究成果
对于烟雾等动态三维物理现象的高效高质量采集重建是相关科学研究中的重要问题，在空气动力学设计验证，气象三维观测等领域有着广泛的应用前景。通过采集重建随时间变化的三维密场度序列，可以帮助科学家更好地理解与验证真实世界中的各类复杂物理现象。
高斯溅射（Gaussian Splatting）在新视角合成领域掀起了一轮革命性浪潮，取代上一代技术神经辐射场（NeRF）成为学界业界顶流
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而，当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
学术论文的撤稿事件时有发生，这不仅损害了科研诚信，也可能对公众信任和科学进展产生负面影响。
来自人大与浙大学者团队的研究者们把涉及数千篇SCI/SSCI的期刊论文的10000多条推文喂给了GPT-4，让它根据推文回答“这篇论文是否有可能被撤稿”，然后和人类预测的结果相比较。
基于大模型的Agent，已经成为了大型的博弈游戏的高级玩家，而且玩的还是德州扑克、21点这种非完美信息博弈。
半年多来，Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做 scaling）。
随着 Sora 的爆火，人们看到了 AI 视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。
