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又快又准，即插即用！清华8比特量化Attention，两倍加速于FlashAttention2，各端到端任务均不掉点！
今天，Meta 分享了一系列研究和模型，这些研究和模型支撑 Meta 实现高级机器智能（AMI）目标，同时也致力于开放科学和可复现性。
在强化学习中，当智能体的奖励机制与设计者的意图不一致时，可能会导致不理想的行为，而KL正则化作为一种常用的解决方案，通过限制智能体的行为来防止这种情况，但智能体在某些情况下仍可能表现出意料之外的行为；为了提高智能体的可靠性，研究人员提出了新的理论方案，通过改变指导原则来增强智能体在未知情况下的谨慎性。
微软发布了 Copilot，Apple 将 Apple Intelligence 接入了 OpenAI 以增强 Siri。
大型语言模型 （LLM） 在各种自然语言处理和推理任务中表现出卓越的能力，某些应用场景甚至超越了人类的表现。然而，这类模型在最基础的算术问题的表现上却不尽如人意。
最新消息，DenseNet 作者之一刘壮将于 2025 年 9 月加盟普林斯顿大学，担任计算机科学系助理教授一职。
大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
精子和卵子结合第一瞬间，会发生什么？AlphaFold竟揭晓了答案。它成功预测出，三种精子蛋白质相互作用的复合物，成为生命孕育的关键所在。
在数字人领域，形象的生成需要依赖于基础的表征学习。FaceChain 团队除了在数字人生成领域持续贡献之外，在基础的人脸表征学习领域也一直在进行深入研究。
如何全模态大模型与人类的意图相对齐，已成为一个极具前瞻性且至关重要的挑战。
Meta版o1也来了。 田渊栋团队带来新作Dualformer，把快慢思考无缝结合，性能提升还成本更低。 能解决迷宫、推箱子等复杂问题。
多项改进实现规模空前的连续时间一致性模型。
一台4090笔记本，秒生1K质量高清图。英伟达联合MIT清华团队提出的Sana架构，得益于核心架构创新，具备了惊人的图像生成速度，而且最高能实现4k分辨率。
英伟达开源了超强模型Nemotron-70B，后者一经发布就超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet，仅次于OpenAI o1！AI社区惊呼：新的开源王者又来了？业内直呼：用Llama 3.1训出小模型吊打GPT-4o，简直是神来之笔！
性能不输SOTA模型，计算开销却更低了——
当奥特曼、马斯克、Anthropic CEO都纷纷将AGI实现锚定在2026年前后，LeCun无疑是直接浇了冷水：完全是胡说八道。
近期，LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论，在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户，又能进行深度思考和规划，一直是一个巨大的挑战。
我们都知道，OpenAI 最近越来越喜欢发博客了。 这不，今天他们又更新了一篇，标题是「评估 ChatGPT 中的公平性」，但实际内容却谈的是用户的身份会影响 ChatGPT 给出的响应。
腾讯 AI Lab 联合中科大发布了一份针对类 SORA 视频生成模型的测评报告，重点聚焦目前最前沿的类 SORA DiT 架构的高质量视频生成闭源模型
OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注，甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型，而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此，其从人类认知理论中获得了灵感，提出了一种新型 Transformer 架构：Dualformer。
近日，来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员，通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法（MMCR）的可能性。
「万物理论」终于迎来突破性进展！近日，来自中国科学院大学的研究人员提出了「万物智能演化理论」，不仅尝试统一物理学和智能科学，更揭示了观察者智能水平与物理规律之间的惊人联系。
就在刚刚，OpenAI 53页报告发现，你的名字会决定ChatGPT的回答。在少数情况下，不同性别、种族、民族背景的用户，会得到「量身定制」的回答，充满了AI的刻板印象。比如同样让ChatGPT起视频标题，男生会被建议简单生活，而女生则被建议做一顿晚餐。
TeleAI 李学龙团队提出具身世界模型，挖掘大量人类操作视频和少量机器人数据的共同决策模式。
AI对待每个人类都一视同仁吗？ 现在OpenAI用53页的新论文揭示：ChatGPT真的会看人下菜碟。 根据用户的名字就自动推断出性别、种族等身份特征，并重复训练数据中的社会偏见。
2020 年初，新冠病毒的阴影迅速笼罩全球。在这场与时间的赛跑中，我们见证了无数英勇的个体和团队挺身而出，社会体系经历了一次次严峻考验，也为全球的公共卫生领域敲响了警钟。
虚幻引擎5加持。具身智能被视为当前人工智能（AI）领域最具潜力的方向之一，重点关注智能体感知、学习和与环境动态交互的能力。
具有强大泛化能力
在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中，序列建模是一项至关重要的任务。然而，现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。
在大语言模型（LLMs）后训练任务中，由于高质量的特定领域数据十分稀缺，合成数据已成为重要资源。虽然已有多种方法被用于生成合成数据，但合成数据的理论理解仍存在缺口。为了解决这一问题，本文首先对当前流行的合成数据生成过程进行了数学建模。