微调大模型的数据隐私可能泄露？ 最近华科和清华的研究团队联合提出了一种成员推理攻击方法，能够有效地利用大模型强大的生成能力，通过自校正机制来检测给定文本是否属于大模型的微调数据集。
2023 年初，Jason Wei 加入了 OpenAI，参与了 ChatGPT 的构建以及 o1 等重大项目。他的工作使思维链提示、指令微调和涌现现象等技术和概念变得广为人知。
2019 年问世的 GPT-2，其 tokenizer 使用了 BPE 算法，这种算法至今仍很常见，但这种方式是最优的吗？来自 HuggingFace 的一篇文章给出了解释。
预训练语言模型通常在其参数中编码大量信息，并且随着规模的增加，它们可以更准确地回忆和使用这些信息。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
时间序列数据，作为连续时间点的数据集合，广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源（电力、光伏等）等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化，预测未来趋势，从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
复旦大学等机构的研究人员最新提出的AI内容检测器ImBD涵盖多任务检测（润色、扩写、改写、纯生成），支持英语、中文、西班牙语、葡萄牙语等多种主流语言；仅需500对样本、5分钟训练时间，就能实现超越商用检测器！
"机器究竟还需要多长时间，才能真正具备人类大脑的认知能力？"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题，在2024年末再次成为全球科技界的焦点。
继电动车、消费品之后，中国团队又在AI领域上演了一出“成本屠夫”的好戏。
