陶哲轩宣布“等式理论计划”成功，人类AI协作，57天完成2200万+数学关系证明
陶哲轩宣布“等式理论计划”成功，人类AI协作，57天完成2200万+数学关系证明57天，人类和AI合作搞定了4694个等式之间22028942个蕴含关系！
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3895 点击 2024-11-23 16:46
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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。
研究问题：这篇文章研究了如何在基于文本的在线同伴支持平台中，通过人工智能（AI）与人类协作，提高同伴之间的同理心对话质量。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
今天凌晨，新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature，主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
科幻影响AI想象与现实发展，揭示人类需求。
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例，其模型参数量与数据量并非十分庞大，基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
人类离电影《黑客帝国》的场景，似乎又近了一步。
在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？
近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！
新的大语言模型（LLM）评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
论文提出了一种RAG任务分类法，将用户查询分为四个级别，并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务，每个级别都有其独特的难点和解决方案，需要不同的技术和方法来优化性能。
大模型的执行力从哪里来？
“赛博螺丝工”解放双手的时刻来了！
关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。
识别对手球队实施的关键战术模式并制定有效的应对措施是现代足球的核心。 然而，通过算法实现这一点仍然是一个开放的研究挑战。 为了解决这一未满足的需求，我们提出了 TacticAI，这是一款与利物浦足球俱乐部领域专家密切合作开发和评估的人工智能足球战术助手。
谁是在线购物领域最强大模型？也有评测基准了。
如何解决模型生成幻觉一直是人工智能（AI）领域的一个悬而未解的问题。为了测量语言模型的事实正确性，近期 OpenAI 发布并开源了一个名为 SimpleQA 的评测集。而我们也同样一直在关注模型事实正确性这一领域，目前该领域存在数据过时、评测不准和覆盖不全等问题。例如现在大家广泛使用的知识评测集还是 CommonSenseQA、CMMLU 和 C-Eval 等选择题形式的评测集。