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最近，OpenAI CTO Murati接受采访时，对Sora训练数据语焉不详、支支吾吾的表现，已经成了全网热议的话题。毕竟，要是一个处理不好，OpenAI就又要陷入巨额赔偿金的诉讼之中了。
MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——
TimesFM针对时序数据设计，输出序列长于输入序列，在1000亿时间点数据进行预训练后，仅用200M参数量就展现出超强零样本学习能力！
StepCoder将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来缓解强化学习探索难题，对未执行的代码段以细粒度优化；还开源了可用于强化学习训练的APPS+数据集。
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。
OpenAI 的 Sora 在今年 2 月横空出世，把文生视频带向了新阶段。它能够根据文字提示生成超现实场景。Sora 的可适用人群受限，但是在各媒体平台上，Sora 的身影无处不在，大家都在期待着使用它。
港大发布通用图基座模型OpenGraph，巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。
LLM开源从Infra做起！Meta公布了自己训练Llama 3的H100集群细节，看来Llama 3快来了。
为了让AI更像科学家，他们将人类知识注入大模型…
数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。