瑞典AI初创公司Sana Labs在NEA领投的一轮融资中成功筹得5500万美元，估值达到5亿美元。这一成就不仅标志着资本市场对其技术实力的认可，也预示着人工智能在企业培训领域的新突破。
复刻OpenAI o1推理大模型，开源界传来最新进展： LLaMA版o1项目刚刚发布，来自上海AI Lab团队。
近日，中科大王杰教授团队（MIRA Lab）和华为诺亚方舟实验室（Huawei Noah's Ark Lab）联合提出了可生成具有成千上万节点规模的神经电路生成与优化框架，具备高扩展性和高可解释性，这为新一代芯片电路逻辑综合工具奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
Segment Anything Model 2（SAM 2）在传统视频目标分割任务大放异彩，引起了众多关注。然而，港中文和上海 AI Lab 的研究团队发现 SAM 2 的贪婪选择策略容易陷入「错误累积」的问题，即一次错误的分割掩码选择将影响后续帧的分割结果，导致整个视频分割性能的下降。这个问题在长视频分割任务中显得更加严重。
MTR Lab支持中国科技企业发展面向海外市场的创新方案，共同推动智慧城市发展。
AI coding 是模型推理能力增加之后的下一个竞争高地，除了模型厂商、AI Labs 之外，这个领域的参与者也有着 Cursor 这样的初创团队。
原生多模态大模型性能瓶颈，迎来新突破！ 上海AI Lab代季峰老师团队，提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。 与非原生模型相比，该模型首个单词延迟最多降低67%，在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
本期TICLAB直播，我们特别邀请到跃然创新CEO李勇，飞迅智瞳创始人&CEO姜洪兵，和我们一起聊聊他们如何在AI教育硬件领域寻找产品的市场契合点（PMF），以及他们如何突破传统教育以及硬件的局限，用技术为教育带来创新的解决方案。
内存占用小，训练表现也要好……大模型训练成功实现二者兼得。 来自北理、北大和港中文MMLab的研究团队提出了一种满足低秩约束的大模型全秩训练框架——Fira，成功打破了传统低秩方法中内存占用与训练表现的“非此即彼”僵局。
