数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出，通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
2006年，18年前，雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在波士顿的人工智能大会上提出了自己的预测：人类将在2029年实现AGI。
OpenAI 下一代新模型还要多久才能到来？最新的消息是 12 月份之前。 据外媒 The Verge 报道，OpenAI 计划在 12 月之前推出其下一个前沿模型 Orion（猎户座）。
最近，抖音快手相继公开了在AI领域新的动作，涉及到AI分身、一站式内容定制等多个方向。
Zamba2-7B是一款小型语言模型，在保持输出质量的同时，通过创新架构实现了比同类模型更快的推理速度和更低的内存占用，在图像描述等任务上表现出色，能在各种边缘设备和消费级GPU上高效运行。
北京大学的研究人员开发了一种新型多模态框架FakeShield，能够检测图像伪造、定位篡改区域，并提供基于像素和图像语义错误的合理解释，可以提高图像伪造检测的可解释性和泛化能力。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
西部世界式的仿生机器人成真了？！ 人造肌肉驱动下，这个名叫Torso的上半身机器人开始拱手作揖、前后左右咔咔转动脖子……
大模型分不清“9.9和9.11哪个更大”的谜团，终于被可解释性研究揭秘了！
几个工程师、一个星期，就能做一个AI Agent应用了。 效果be like—— 能理解用户复杂长命令，推荐符合要求的奶茶店。
跟讯飞星火AI女神视频面对面，国产《Her》从此有了脸！
计算机的历史标志着个人和企业生产力的飞跃。20世纪70年代的命令行界面（CLIs）演变至80年代的图形用户界面（GUIs），实现了复杂命令的图形化抽象，通过视觉图标和窗口简化操作。接着，计算机操作的易学性提升加快了个人电脑（PC）在1990年代的普及，进而催生了万维网以及基于其上的互联网应用的发展。
家人们，OpenAI 又上新了！推出了全新的生成式模型sCM(Simplifying Continuous-Time Consistency Models)，支持视频、图像、三维模型和音频的生成。
赶着1024的程序员节，刚刚稚晖君发了个大福利： 智元人形机器人，全套资料全球开源，包括设计图纸和代码！
巴克莱预计，随着AI应用的普及，推理计算的需求预计将在2026年达到70%以上。到那时，可能需要比预期多4倍的芯片资本支出才能满足所有需求。
英伟达将携手Wipro、TCS和Infosys等印度IT巨头，合作开发全球性AI模型。
iOS带着ChatGPT来了 苹果开发者测试版系统上新！更多Apple Intelligence功能已经可用了，包括ChatGPT集成。 iOS 18终于带着ChatGPT来了。
最近，字节在AI方面又搞了个大新闻。 一个字节的实习生，因为对团队资源分配不满，用恶意代码把模型训练过程给投了“毒”，字节这边损失不小
OPPO收购波形智能，加速端侧大模型布局。
个体的效率提升未必能转化为组织的效率提升
AI开发者在资源汹涌下与投资人、大厂关系微妙，合作与预期存在不匹配。
AI技术正在重塑酒店人力市场，推动灵活用工和智能化管理。
Miles Brundage，OpenAI 的长期政策研究员和公司 AGI Readiness 团队的高级顾问，已离职。
最大的AI机会存在于企业、政府以及一些令人兴奋的新公司中。数以百计的Google Cloud客户已经在他们的业务和全球范围内采用了AI Agent和生成式AI解决方案——许多人看到了明显的投资回报。本文提供了185家行业领导者如何在今天利用AI的快照。
Vozo创立于此背景之下，这家初创公司致力于通过AI技术，让每个人都能够轻松地表达自己的创意与故事。
两位清华校友，在OpenAI发布最新研究—— 生成图像，但速度是扩散模型的50倍。 路橙、宋飏再次简化了一致性模型，仅用两步采样，就能使生成质量与扩散模型相媲美。
工具调用是 AI 智能体的关键功能之一，AI 智能体根据场景变化动态地选择和调用合适的工具，从而实现对复杂任务的自动化处理。例如，在智能办公场景中，模型可同时调用文档编辑工具、数据处理工具和通信工具，完成文档撰写、数据统计和信息沟通等多项任务。
现如今，大型语言模型（LLM）生成的内容已经充斥了整个互联网，并且这些模型还能模仿各种类似真人的语气和行文风格，让人难以分辨眼前的文本究竟来自人类还是 AI。
「我们的 Blackwell 芯片存在设计缺陷，虽然可以正常使用，但该设计缺陷导致良率低下，」黄仁勋表示。「这 100% 是英伟达的错。」
大模型为什么认为 9.8<9.11？神经元级别的解释来了。 9.8 和 9.11 到底哪个大？这个小学生都能答对的问题却难倒了一众大模型，很多模型输出的结果都是「9.8<9.11」。
