大模型版生命游戏来了!「AI科学家」背后公司联手MIT&OpenAI等打造
大模型版生命游戏来了!「AI科学家」背后公司联手MIT&OpenAI等打造大模型版生命游戏来了。
来自主题: AI技术研报
7048 点击 2024-12-25 14:21
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大模型版生命游戏来了。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
近些年来，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型为文生图（T2I）任务树立了新的标准，PixArt，LUMINA，Hunyuan-DiT 以及 Sana 等工作进一步提高了图像生成的质量和效率。然而，目前的这些文生图（T2I）扩散模型受限于模型尺寸和运行时间，仍然很难直接部署到移动设备上。
大语言模型能否解决传统大语言模型在大规模数值数据分析中的局限性问题，助力科学界大科学装置设计、高能物理领域科学计算？
想象这样一个场景：深夜 11 点，你已经忙碌了一天，正准备休息，却想起明天早上还得分享一篇经典论文《Attention Is All You Need》，需要准备幻灯片。这时，你突然想到了自己的 AI 助手 —— PC Agent。
时隔6年，一度被认为濒死的“BERT”杀回来了——
刚刚，ControlNet作者张吕敏又发布了一个的图像打光新项目LuminaBrush，LuminaBrush 是一个构建交互式工具的项目，用于在图像上绘制光照效果。该框架采用两阶段方法：首先将图像转换为均匀光照的外观；然后通过用户的涂鸦生成光照效果。
PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
随着Sora震撼发布，视频生成技术成为了AI领域新风口。不过，高昂的开发成本是一大瓶颈。国产平台Video Ocean不仅成功登上全球热榜第三，还将视频生成模型开发成本降低50%。而且，模型构建和性能优化方案现已开源，还能免费获得500元GPU算力。
近日，Anthropic开发者关系主管发推表示：万事俱备，2025年将是智能体系统之年！在年终总结的博文中，Anthropic分享了一年来与客户合作构建智能体系统的最佳实践。
对 AI 研究者来说，数学既是一类难题，也是一个标杆，能够成为衡量 AI 技术的发展重要尺度。近段时间，随着 AI 推理能力的提升，使用 AI 来证明数学问题已经成为一个重要的研究探索方向。
研究人员对基于Transformer的Re-ID研究进行了全面回顾和深入分析，将现有工作分类为图像/视频Re-ID、数据/标注受限的Re-ID、跨模态Re-ID以及特殊Re-ID场景，提出了Transformer基线UntransReID，设计动物Re-ID的标准化基准测试，为未来Re-ID研究提供新手册。
上周发出《AI时代写Prompt应该用APPL：为Prompt工程打造的编程语言，来自清华姚班的博士》之后，文章中实现了一个Google DeepMind的OPRO简单版本的优化方法，这让很多读者非常着迷。
目前关于 RLHF 的 scaling（扩展）潜力研究仍然相对缺乏，尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题，来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究，并提出了优化策略。
目前o3放出的信息还不多，但还是有一些内容可以做技术分析的。以及o3的重要性值得做一个专篇讨论。
在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
扩散模型在可控图像生成方面取得了空前进展，包括图像修补 ，图像着色和图像编辑。基于扩散模型的生成方案可以显著降低劳动力成本，尤其是在基于参考图像序列着色任务上，它可用于漫画创作，动画制作和黑白电影着色。
李飞飞、谢赛宁团队又有重磅发现了：多模态LLM能够记住和回忆空间，甚至内部已经形成了局部世界模型，表现了空间意识！李飞飞兴奋表示，在2025年，空间智能的界限很可能会再次突破。
o1-preview在医疗诊断中远超人类，赛博看病指日可待？
研究团队在最新时间序列预测基准评测TFB的25个数据集上进行了广泛验证，证明了DUET的卓越性能，为各行业的时间序列预测任务提供了全新的解决方案。
近期，知名研究机构 Appier AI Research 和国立台湾大学，联合发表了一篇论文
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。
我们生活在一个感官丰富的 3D 世界中，视觉信号围绕着我们，让我们能够感知、理解和与之互动。
o1/o3带火的推理计算Scaling，原来谷歌早在今年8月就曾探讨过。
大模型的竞速赛，正站在通用底座的基础上，掀起“领域增强”风暴。
现有的深伪检测方法大多依赖于配对数据，即一张压缩图像和其对应的原始图像来训练模型，这在许多实际的开放环境中并不适用。尤其是在社交媒体等开放网络环境（OSN）中，图像通常经过多种压缩处理，导致图像质量受到影响，深伪识别也因此变得异常困难。
近期，OpenAI 号称最强推理模型的推出，引发了社区的热议，无论是性能还是价格，都产生了不少话题。最近，我们对 o1 新发布的 o1 满血版、o1 pro mode 模型进行了高难度数学测试，旨在深入探究其在数学推理方面的能力表现。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了！仅用了40%合成数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
最近AI业界的观点开始产生变化，Jason Wei明确指出AI for Science蕴藏着巨大的机遇，而其中最大的场景在于AlphaFold 2掀起的蛋白质革命。