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Falcon 方法是一种增强半自回归投机解码框架，旨在增强 draft model 的并行性和输出质量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon 可以实现约 2.91-3.51 倍的加速比，在多种数据集上获得了很好的结果，并已应用到翼支付多个实际业务中。
本文将介绍首个关于 o1 类长思维链模型过度思考现象。该工作由腾讯 AI Lab 与上海交通大学团队共同完成。
这份《2024年AI应用行业年度报告》是由Xsignal打造的AI年终盘点大餐。全报告共78页，数据之翔实和页面之精美程度冠绝2024。添加客服微信 openai178，免费获取完整PDF。
1/10训练数据激发高级推理能力！近日，来自清华的研究者提出了PRIME，通过隐式奖励来进行过程强化，提高了语言模型的推理能力，超越了SFT以及蒸馏等方法。
最近国内外的手机厂商和 AI 公司纷纷发布了手机 AI 智能体相关产品，让曾经的幻想逐渐有了可行性。
在人类的认知中，从单张图像中感知并想象三维世界是一项天然的能力。我们能直观地估算距离、形状，猜想被遮挡区域的几何信息。然而，将这一复杂的认知过程赋予机器却充满挑战。
Meta提出大概念模型，抛弃token，采用更高级别的「概念」在句子嵌入空间上建模，彻底摆脱语言和模态对模型的制约。
西安电子科技大学等首次通过理论分析揭示了无线电地图构建是生成问题，并提出RadioDiff模型，在无采样动态无线电地图构建的准确性、结构相似度和峰值信噪比三大指标上全面领先。
智能体在模拟人类合作行为的捐赠者游戏中表现出不同策略，其中Claude 3.5智能体展现出更有效的合作和惩罚搭便车行为的能力，而Gemini 1.5 Flash和GPT-4o则表现得更自私，结果揭示了不同LLM智能体在合作任务中的道德和行为差异，对未来人机协同社会具有重要意义。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，但在因果推理这一人类智能的核心能力上仍面临重大挑战。特别是在从相关性信息推断因果关系这一任务上，现有的大语言模型表现出明显的不足。
OpenAI o1和o3模型的秘密，竟传出被中国研究者「破解」？今天，复旦等机构的这篇论文引起了AI社区的强烈反响，他们从强化学习的角度，分析了实现o1的路线图，并总结了现有的「开源版o1」。
真正有用的主力模型。
在人工智能领域，具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习（MARL）领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中，大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战（SMAC）作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。
只是换一下数学题的变量名称，大模型就可能集体降智？？
冬天来了，家里下雪了吗？
微调大模型的数据隐私可能泄露？ 最近华科和清华的研究团队联合提出了一种成员推理攻击方法，能够有效地利用大模型强大的生成能力，通过自校正机制来检测给定文本是否属于大模型的微调数据集。
2019 年问世的 GPT-2，其 tokenizer 使用了 BPE 算法，这种算法至今仍很常见，但这种方式是最优的吗？来自 HuggingFace 的一篇文章给出了解释。
预训练语言模型通常在其参数中编码大量信息，并且随着规模的增加，它们可以更准确地回忆和使用这些信息。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
自回归文生图，迎来新王者——
斯坦福大学最新AI进展！开源STORM&Co-STORM系统，只需填写主题，就可以全面整合资源，避开信息盲点生成高质量长文。
计算机辅助设计（CAD）已经成为许多行业设计、绘图和建模的标准方法。如今，几乎每一个制造出来的物体都是从参数化 CAD 建模开始的。
时间序列数据，作为连续时间点的数据集合，广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源（电力、光伏等）等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化，预测未来趋势，从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
复旦大学等机构的研究人员最新提出的AI内容检测器ImBD涵盖多任务检测（润色、扩写、改写、纯生成），支持英语、中文、西班牙语、葡萄牙语等多种主流语言；仅需500对样本、5分钟训练时间，就能实现超越商用检测器！
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
穿越重重迷雾，OpenAI模型参数终被揭开！一份来自微软华盛顿大学医疗论文，意外曝光了GPT-4、GPT-4o、o1系列模型参数。让所有人震惊不已的是，GPT-4o mini仅8B。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。