当地时间 10 月 31 日，由于涌入预印本平台 arXiv 的计算机科学（CS，Compute Science）的由 AI 生成或 AI 辅助生成的综述论文和立场论文数量变得难以管理，arXiv 更新了关于综述论文和立场论文的审核规则，要求这两类论文必须被期刊或会议接收并完成同行评审之后才能提交到 arXiv 的 CS 类别。
如果我不说，你能分清哪个是马斯克本人的声音吗？
旧金山的超级独角兽，Brex，一家金融科技公司，做 Startup 内部的商业信用卡和现金管理平台。他们在公司内部运营的 AI 化上，非常非常激进，几乎完全实现了流程自动化。
「在大模型热潮中，如何真正评测它们的智能？」
每周我们都会和不少AI公司创业者交流，体验和评测新的AI产品，以各种方式去研究这些项目。
一个研究者一天到底要读多少篇论文才能跟上最新趋势？在 AI 研究成果爆炸的今天，这个数字变得越来越模糊。人的阅读速度，早就跟不上 AI 科研地图扩展的速度了。
当AI模型排行榜开始被各种刷分作弊之后，谁家大模型最牛这个问题就变得非常主观，直到一家线上排行榜诞生，它叫：LMArena。在文字、视觉、搜索、文生图、文生视频等不同的AI大模型细分领域，LMArena上每天都有上千场的实时对战，由普通用户来匿名投票选出哪一方的回答更好。
对冲基金Praetorian Capital创始人哈里斯·库珀曼（Harris Kupperman）向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，AI投资从回报上看说不通。整个AI行业需要1万亿美元的收入才能实现收支平衡，而目前行业的月收入仅略超10亿美元。也就是说，要收回目前计划的支出，需要约83年。
直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。
近日，上海人工智能实验室针对该难题提出全新范式 SDAR (Synergistic Diffusion-AutoRegression)。该方法通过「训练-推理解耦」的巧妙设计，无缝融合了 AR 模型的高性能与扩散模型的并行推理优势，能以极低成本将任意 AR 模型「改造」为并行解码模型。
