智能体竟能自行组建通信网络，还能自创协议提升通信效率
智能体竟能自行组建通信网络，还能自创协议提升通信效率Hugging Face 上的模型数量已经超过了 100 万。但是几乎每个模型都是孤立的，难以与其它模型沟通。尽管有些研究者甚至娱乐播主试过让 LLM 互相交流，但所用的方法大都比较简单。
来自主题: AI技术研报
5143 点击 2024-11-25 14:46
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Hugging Face 上的模型数量已经超过了 100 万。但是几乎每个模型都是孤立的，难以与其它模型沟通。尽管有些研究者甚至娱乐播主试过让 LLM 互相交流，但所用的方法大都比较简单。
奥特曼“熹妃回宫”已一周年，具体内情还是不清楚，咋办？
2小时内，Claude和o1就能超过人类专家平均科研水平。
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本文主要介绍prompt engineering的多种方法
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扩散模型的本质竟是进化算法！生物学大佬从数学的角度证实了这个结论，并结合扩散模型创建了全新的进化算法。
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在机器学习领域，开发一个在未见过领域表现出色的通用智能体一直是长期目标之一。一种观点认为，在大量离线文本和视频数据上训练的大型 transformer 最终可以实现这一目标。
触觉是人类感知外部环境并与之交互的重要知觉形式。
用看漫画的方式，大幅提升视频大模型时序定位能力！
57天，人类和AI合作搞定了4694个等式之间22028942个蕴含关系！
tokenizer对于图像、视频生成的重要性值得重视。
自从 OpenAI 发布 o1 模型以来，业界对其的追赶不断加速。
开源模型阵营又迎来一员猛将：Tülu 3。它来自艾伦人工智能研究所（Ai2），目前包含 8B 和 70B 两个版本（未来还会有 405B 版本），并且其性能超过了 Llama 3.1 Instruct 的相应版本！长达 73 的技术报告详细介绍了后训练的细节。
每个神级 Prompt 都是一款产品，更代表了一种思想。
在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理，回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来，全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日，上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破，通过简单的知识蒸馏方法，团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。
Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型，能够理解和生成语音及文本，可以非常自然地在两种模式间转换，不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务，还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
Scaling Law撞墙，扩展语言智能体的推理时计算实在太难了！破局之道，竟是使用LLM作为世界模型？OSU华人团队发现，使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划，潜力巨大。
千帆社区开发者黄定骅现身解读参加「千帆AppBuilder-智能硬件AIOT创意赛第一期」的心路历程。
去年夏天，法国 AI 初创公司 H 在尚未发布任何产品的情况下，宣布完成了惊人的 2.2 亿美元种子轮融资，引发行业轰动。
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