计算资源并非性能提升的唯一途径：Arvind Narayanan 认为，仅仅增加计算资源并不总是能带来模型性能的等比提升。目前，数据量正逐渐成为限制AI发展的主要瓶颈。
5 大证据显示，LLM 在推理复杂问题时非常脆弱。
中国AI制药企业产业迎来机遇。AI，成了2024年诺贝尔奖的最大赢家。 先是人工智能学者拿下诺贝尔物理学奖，评委会表彰他们“利用物理学工具，开发出了当今强大机器学习技术的基础方法”。
借助AI工具，研究人员有更多方法来快速筛选总结研究文献，他们又是如何正确/谨慎使用这些AI工具的？
微软、高通、苹果前高管加入， 人形机器人已实地测试。
GPT使用量在大幅上升。
对创意、创新和创造的自由探索
AI浪潮已至，威胁更要警惕
多多农研科技大赛上的一个个集装箱，或许就提供了未来农业的解题思路。
杨立昆认为人工智能还有很长的路要走。
中国厂商如何在AI浪潮中破局？ 近日，在2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。
当下获得AI能力实在太过容易，可打击AI造假却有力未逮。 最近一段时间打开抖音、快手、视频号等短视频平台，总是能刷到“雷军”用他标志性的口音“锐评”网络上的热门话题。以至于在雷军的微博评论区，有用户发出了“雷总，最近你怎么在骂人”这样的灵魂拷问。
一个创立了自动驾驶公司，一个创立了股票交易平台，这两家公司的创始人凑在一起又会干出什么事儿来呢？ 答案是数学超级智能（MSI）。
AI陪伴赛道持续火热...... 在当前的泛娱乐领域，头部应用如TT语音和Soul已经成功地将AI技术融入其平台，推出了诸如AI分身、AI宠物以及AI伴侣等创新玩法。
大厂在内容生态上的深耕，成为Kimi们难以企及的优势。 国内互联网行业许久不见的烧钱大战，终于在AI大模型应用的厮杀中复现。
多位投资行业人士向《智能涌现》表示，国内某大模型行业领军人物，近日加入了国内一家AI巨头，进行AI眼镜等硬件业务的探索——为此，这位大牛还放弃了自己原本的创业计划。
2023年，纽约大学法学院举办了一场主题为 “法律将会如何处理生成式AI ” 的论坛。
屏幕前的你可曾想过，如果将充满创新活力的AR技术融入到学习中，会激发出什么样的新奇体验呢？
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
毫无疑问，多智能体肯定是 OpenAI 未来重要的研究方向之一，前些天 OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 还在 X 上为 OpenAI 正在组建的一个新的多智能体研究团队招募机器学习工程师。
谁更懂AI训练，是人类还是AI自己？
诺贝尔物理学奖和化学奖被AI「包圆」后，人们再次确信：基础科学研究的范式，已经被AI从根本上改变。
如果你对 arXiv 的版本号有所了解，你就知道这篇论文已经更新了 4 次，现在已经来到了第 5 个版本。实际上，这个 arXiv 编号属于上海交通大学牛力团队一篇持续更新了四年的综述报告。
在加州华纳兄弟制片厂摄影棚内，数个特斯拉人形机器人Optimus在无辅助的情况下，排队走进会场。会场另一边的展览区，一台Optimus不断为客人递送零食、进行打招呼、猜拳等互动。
在AIGC 的浪潮中，对已有图片做编辑的图像编辑（image editing）技术受到了越来越多的关注。图像编辑（image editing）的原子操作包括增、删、改。
联发科技，吹响了手机品类全面进军 AI 的号角。
在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
快感与危机并存的AI解药 国庆至今，一场由AI主导的"雷军模仿秀"已经上演。
基于虚幻引擎5，清华大学构建了一个真实、动态、开放的具身智能平台EmbodiedCity，用于评估和研究具身智能在复杂城市场景中的应用；该平台提供在线接入和离线运行两种使用方式，支持多模态场景理解、问答、对话、导航和任务规划等一系列具身智能任务。
不百分百还原出虚拟场景，效果反而更好。
