随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
在AI来了之后，其实对各行各业的挑战都非常大，因为很多情况都是第一次出现，之前并没有案例可以参考。例如我这两天看到我的律师同学转发了一条新闻，是关于一群懂技术的律师利用AI的漏洞来牟利，非常有代表性，我给大家简单聊一下。
11 月 16 日，由 OPPO 与浙江大学联合承办的第三届（2024 年）中国高校计算机大赛 —— 智能交互创新赛在浙江省杭州市举行了全国总决赛及颁奖典礼。本届竞赛以 “交互无界，创意无限” 为主题，聚焦人机交互技术，深度挖掘 AI 智能体的应用潜力，推动智能产业的升级和发展。
现阶段这一方案的前景如何？我们尚不得而知。
23位OpenAI叛将纷纷自创业，集体获近百亿美金融资。他们正酝酿着一场足以改变整个AI格局的革命。
耽误业界好多年？
DIAMOND是一种新型的强化学习智能体，在一个由扩散模型构建的虚拟世界中进行训练，能够以更高效率学习和掌握各种任务。在Atari 100k基准测试中，DIAMOND的平均得分超越了人类玩家，证明了其在模拟复杂环境中处理细节和进行决策的能力。
技术应该为故事服务
最近，大家都被这条消息吓到了：传说Grok 3已经成功证明出黎曼猜想？！虽然这是在玩梗，但还是让我们来仔细剖析下，目前的AI距离千禧年数学难题，究竟还有多远。
大模型和AI Agent完全属于两个不同品类，一个是思考系统，一个是行动系统，所以并不会由于大模型的迭代优化，而在模型层替代AI Agent的功能。
OpenAI官方发布！ChatGPT写作指南来了~12个建议帮助你提高写作效率！
网易云音乐创始人王诗沐的创业公司，全灵 SEELE，宣布完成了千万美元 Pre-A 轮融资。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
今年的的 GTC 大会，英伟达将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。 为了帮助世界构建更大、更智能的 AI，英伟达首先拿出了世界上最先进的 GPU—— Blackwell 系列。
此时此刻，英伟达是全世界市值最大的公司（约3.48万亿美元），而生成式AI是驱动美国上涨的核心力量。
在闭着眼睛听一首歌的时候，你有没有在脑海里想象过，应该搭配什么画面？ Kimi 内测的最新功能「创作音乐视频」，就是奔着当 MV 导演去的。长文本领先的 Kimi，默不作声地「跨界」了。APPSO 也受邀首批体验了这一新功能。
想象一下，使用人工智能比较两个看似毫无关联的创造——生物组织和贝多芬的《第九交响曲》。
10月初，一款叫「闪电麦昆」的玩具车突然重新在社交媒体上火了。一位博主在二手交易市场发现了这个基于皮克斯动画《赛车总动员》中的赛车明星闪电麦昆（Lightning McQueen）开发出来的玩具，它有着红色车身，没有启动时毫不起眼，跟普通玩具车没什么两样。
独家获悉，3D社交互动平台全灵（SEELE）完成千万美元Pre-A轮融资，由美图投资、富坤创投等机构投资，老股东Webtime Information S&T持续加持。
AI 手机，市场上的主流玩家都推出了自己的产品，它听起来离我们很远，但其实它们就躺在商场橱窗里。
你或许听过卡学历、卡年龄甚至卡颜值，但你听过AI应用卡MBTI吗？
10月28日，The Information报道称，Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”，以减少对谷歌和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索，将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。
眼前这位慈眉善目的奶奶叫 Daisy。它没有真人的躯体，却是一个反诈 AI 高手。 与传统的反诈宣传不同，Daisy 不会苦口婆心地提醒你谨防上当受骗，而是从源头抓起，与骗子打交道。
自从生成式 AI 和 LLM 在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式 AI 集成到企业环境中时遇到了类似的问题，例如隐私泄露、缺乏相关性以及需要更好的个性化结果。
大模型发展了这么久，AI 智能体们早就开始整顿职场了。
36氪获悉，近日， 深圳个元科技有限公司（以下简称“个元科技”）完成4600万美元B轮融资，本轮融资由 UP Partners 领投，融得资金将主要用于扩张市场、加大技术研发。
如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
今年，OpenAI 可以说是大事不断：内斗、离职等等一系列事件吸引着大家的眼球。 其中，OpenAI 与马斯克的诉讼、纠纷也一直备受大家关注。
在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。
