MIT的76页深度报告！AI辅助创新显著增长——这毋庸置疑。但，值得注意的是，AI加剧了不同水平科学家产出的差异，这与科学家的判断力强相关，意味着缺乏判断力的科学家在未来可能会被慢慢淘汰……
黑芝麻智能的端到端参考方案，以其创新的One Model架构和多模块协同设计，成功解决了传统分段式端到端系统中信息损耗、训练分离等核心问题。
依托追觅科技生态构建的体系化能力，在商业化落地层面有很大优势，未来会覆盖家庭、工业、商业等多个场景。
研究人员提出了一种方法，能够在领域数据分布持续变化的动态环境中，基于随机时刻观测的数据分布，在任意时刻生成适用的神经网络，实现前所未有的泛化能力。
大语言模型直接理解复杂图结构的新方法来了：
提升LLM数学能力的新方法来了——
大语言模型（LLM）在各种任务上展示了卓越的性能。然而，受到幻觉（hallucination）的影响，LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符，这限制了其在实际应用中的可靠性。
本文将介绍数学推理场景下的首个分布外检测研究成果。
自我博弈，很神奇吧？
Prime Intellect 宣布通过去中心化方式训练完成了一个 10B 模型。30 号，他们开源了一切，包括基础模型、检查点、后训练模型、数据、PRIME 训练框架和技术报告。据了解，这应该是有史以来首个以去中心化形式训练得到的 10B 大模型。
