OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼称，向每个人发放基本收入是应对“人工智能将消除无数人类工作”这一理论必然性的“显而易见的结论”。这项具有里程碑意义的研究为“全民基本收入”的好处提供了更多数据，而“全民基本收入”是这位OpenAI 创始人为应对人工智能取代人类工作的未来而提出的解决方案。
Scale AI 的创始人 8 年前意识到，所有干 AI 的都认为数据至关重要，但没多少人把数据当成主业。
知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
紧跟着Meta的重磅发布，Mistral Large 2也带着权重一起上新了，而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争，还支持单节点部署。
AI 竞赛正以前所未有的速度加速，继 Meta 昨天推出其新的开源 Llama 3.1 模型之后，法国 AI 初创公司 Mistral AI 也加入了竞争。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用，代码已开源。
Llama 3.1 405B“最强模型”宝座还没捂热乎，就被砸场子了——
为何会发生？可以避免吗？
继去年初的第一代VALL-E模型之后，微软最近又上新了VALL-E 2模型，标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。
