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罗盟，本工作的第一作者。新加坡国立大学（NUS）人工智能专业准博士生，本科毕业于武汉大学。主要研究方向为多模态大语言模型和 Social AI、Human-eccentric AI。
让AI像人类一样借助多模态线索定位感兴趣的物体，有新招了！
本文的主要作者来自香港大学的数据智能实验室 (Data Intelligence Lab@HKU)。
人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。
最近，又一款国产 AI 神器吸引了众网友和圈内研究人员的关注！它就是全新的图像和视频生成控制工具 —— ControlNeXt，由思谋科技创始人、港科大讲座教授贾佳亚团队开发。
最近，Meta的多个工程团队联合发表了一篇论文，描述了在引入基于GPU的分布式训练时，他们如何为其「量身定制」专用的数据中心网络。
近日，HuggingFace开源了低成本AI机器人LeRobot，并指导大家从头开始构建AI控制的机器人，包括组装、配置到训练控制机器人的神经网络。
炸裂！世界上首个完全由AI驱动的游戏引擎来了。谷歌研究者训练的GameNGen，能以每秒20帧实时生成DOOM的游戏画面，画面如此逼真，60%的片段都没让玩家认出是AI！全球2000亿美元的游戏行业，从此将被改变。
OpenAI又憋大招了！据悉，下一代旗舰模型GPT-5或名为「猎户座」，由「草莓」合成的数据训练。而草莓具有极强的复杂推理（数学、编程）和语言能力，或将超越当前的任何模型的推理和生成的能力。
EasyRec利用语言模型的语义理解能力和协同过滤技术，提升了在零样本学习场景下的推荐性能。通过整合用户和物品的文本描述，EasyRec能够生成高质量的语义嵌入，实现个性化且适应性强的推荐。