打开AI黑匣子，「三段式」AI用于化学研究，优化分子同时产生新化学知识，登Nature
打开AI黑匣子，「三段式」AI用于化学研究，优化分子同时产生新化学知识，登NatureAI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。
来自主题: AI技术研报
11898 点击 2024-09-16 21:05
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AI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。
OpenAI博士级别的智能，真的实现了！一位UCI物理学博士实测o1，发现自己用时1年完成的博士论文代码，竟被AI在1个小时之内实现了。
KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。
OpenAI o1 在数学、代码、长程规划等问题取得显著的进步。一部分业内人士分析其原因是由于构建足够庞大的逻辑数据集 <问题，明确的正确答案> ，再加上类似 AlphaGo 中 MCTS 和 RL 的方法直接搜索，只要提供足够的计算量用于搜索，总可以搜到最后的正确路径。然而，这样只是建立起问题和答案之间的更好的联系，如何泛化到更复杂的问题场景，技术远不止这么简单。
大语言模型（如 GPT-4）具备强大的语言处理能力，但其独立运作时仍存在局限性，如无法进行复杂计算，获取不到实时信息，难以提供专业定制化功能等。而大语言模型的工具调用能力使其不仅限于文字处理，更能提供全面、实时、精确的服务，极大地扩展了其应用范围和实际价值。
一个高质量的人脸识别训练集要求身份 (ID) 有高的分离度（Inter-class separability）和类内的变化度（Intra-class variation）。
高效多页文档理解，阿里通义实验室mPLUG团队拿下新SOTA。
字节和浙大联合研发的项目Loopy火了！
小型创业团队打造的“最强开源模型”，发布才一周就被质疑造假——
Jiajun Xu : Meta AI科学家，专注大模型和智能眼镜开发。南加州大学博士，Linkedin Top AI Voice，畅销书作家。他的AI科普绘本AI for Babies (“宝宝的人工智能”系列，双语版刚在国内出版) 畅销硅谷，曾获得亚马逊儿童软件、编程新书榜榜首。
本篇综述的作者包括来自复旦大学 CodeWisdom 团队的研究生刘俊伟、王恺欣、陈逸轩和彭鑫教授、娄一翎青年副研究员，以及南洋理工大学的陈震鹏研究员和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的张令明教授。
北京时间凌晨一点左右，OpenAI o1 横空出世，即是之前宣传已久的草莓模型。
本篇是「AGIX 投什么」系列的第 5 篇。AGIX 指数是拾象设计的追踪 AGI 科技革命的指数，是我们在全球科技上市公司中精选出的“高 AI 纯度”公司的组合。AGIX 指数是定位 AI 进程的坐标，也为投资人捕捉 AI-alpha 提供了一个价值工具。在「AGIX 投什么」板块，我们既会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析，也会以一二级融合的视角为市场输出全面的 AI 投资参考。
今年毫无疑问是AI应用层的创业元年。
X-Gaussian是一种新型的3D Gaussian Splatting框架，专为X光新视角合成而设计，以减少医疗成像中的X光辐射剂量，通过高效的渲染技术，能够在保持图像质量的同时显著减少训练时间和提升推理速度。
就在刚刚，The Information曝出：OpenAI的草莓将于两周内上线！收费疑似200刀一个月，最大的特色就是比其他模型多思考10到20秒。然而因为「狼来了」太多回，网友们忍不住吐槽：OpenAI现在就是个炒作公司。
斯坦福年初刚教完机器人炒菜，现在又教机器人系鞋带！
乳腺超声读片不同于传统的放射学读片，需要通过超声医师自己直接操作，获得病变的超声影像，并且经过观察、分析、鉴别和判断，最后获得准确的超声诊断，因此高度依赖于超声医师个人的经验。此外，虽然现代数字化影像存档和通信系统能够存储超声影像片段可供全面重新读片，但是超声检查期间对病变进行实时分析仍然不可替代。计算机辅助实时影像分析可能有助于解决这些问题。
近段时间，AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两，其表现卓越、性能强大。近日，Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了，其中提出了一种方法，可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。
近日，一篇关于自动化 AI 研究的论文引爆了社交网络，原因是该论文得出了一个让很多人都倍感惊讶的结论：LLM 生成的想法比专家级人类研究者给出的想法更加新颖！
本文第一作者为 Chuanyang Jin (金川杨)，本科毕业于纽约大学，即将前往 JHU 读博。本文为他本科期间在 MIT 访问时的工作，他是最年轻的杰出论文奖获得者之一。
不必增加模型参数，计算资源相同，小模型性能超过比它大14倍的模型！
大模型基准测试还能信吗？
更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？
端云结合是长期状态
今年 6 月，高盛曾发布一份名为《GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT?》报告，高盛策略师 Peter Oppenheimer 及其团队近日发布了该系列最新观察，旨在更深入地理解所谓的“科技的理性繁荣”。
上篇已经详细介绍了AI使用知识库进行时到底发生了什么
在把AI大模型能力接入微信后，发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉，一不留神就胡乱回答，这在严肃的商用场景下是不可接受的。
张大鹏，加拿大皇家科学院院士，加拿大工程院院士，国际电气与电子工程师协会终身会士（IEEE Fellow），国际模式识别协会会士，亚太人工智能学会会士，香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授，深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）计算机视觉研究中心主任，香港中文大学（深圳）—联易融计算机视觉与人工智能联合实验室主任，以及香港理工大学荣誉教授。
本文作者来自于清华大学电子工程系，北京大学人工智能研究院、第四范式、腾讯和清华-伯克利深圳学院。其中第一作者张瑞泽为清华大学硕士，主要研究方向为博弈算法。通讯作者为清华大学电子工程系汪玉教授、于超博后和第四范式研究员黄世宇博士。