Nature计算科学最新:统计物理x机器学习用于求解组合优化问题
Nature计算科学最新:统计物理x机器学习用于求解组合优化问题组合优化问题(COPs)在科学和工业领域无处不在,从物流调度到芯片设计,从社交网络分析到人工智能算法,其高效求解一直是研究热点。
组合优化问题(COPs)在科学和工业领域无处不在,从物流调度到芯片设计,从社交网络分析到人工智能算法,其高效求解一直是研究热点。
近年来,大语言模型(LLMs)的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一,而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习(RLHF),还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法(例如 DPO),都离不开高质量偏好数据集的构建。
今天凌晨,OpenAI 的新系列模型 GPT-4.1 如约而至。
智谱将开源 32B/9B 系列 GLM 模型,涵盖基座、推理、沉思模型,均遵循 MIT 许可协议。该系列模型现已通过全新平台 Z.ai 免费开放体验,并已同步上线智谱 MaaS 平台。
将资源和资金用在产业链投资上,“物尽其用、财尽其力”。
一切为了「多终端一致体验」和「用户数据闭环」。
谁说世界不需要文科生?
就在刚刚,智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型:沉思模型GLM-Z1-Rumination 推理模型GLM-Z1-Air 基座模型GLM-4-Air-0414
当下技术的水平还不足以支撑AI直接生成游戏,一步一个脚印才是正道。
虽然扩散模型在视频生成领域展现出了卓越的性能,但是视频扩散模型通常需要大量的推理步骤对高斯噪声进行去噪才能生成一个视频。这个过程既耗时又耗计算资源。例如,HunyuanVideo [1] 需要 3234 秒才能在单张 A100 上生成 5 秒、720×1280、24fps 的视频。