“只需”10万美元，训练Llama-2级别的大模型。尺寸更小但性能不减的MoE模型来了：它叫JetMoE，来自MIT、普林斯顿等研究机构。性能妥妥超过同等规模的Llama-2。
具身基础模型突破2D，全新生成式视觉-语言-行动模型3D-VLA，在多项任务中显著提高了推理、多模态生成和规划的能力。
近日，来自MIT的研究人员发表了关于大模型能力增速的研究，结果表明，LLM的能力大约每8个月就会翻一倍，速度远超摩尔定律！硬件马上就要跟不上啦！
MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——
抓住AI风口，实现质的飞跃!随着AI技术的不断发展和应用，企业对于人工智能的需求越来越高。要抓住人工智能时代的机遇，我们需要理解其发展趋势，培养AI技术和应用能力。
作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为，如果用大语言模型的思路来做大视频模型，能解决很多语言模型不擅长的问题，可能能更进一步接近世界模型。
AAAI 2024 奖项陆续公布，继杰出论文奖后，今天博士论文奖也公布了。
不用图像，只用文本就能训练出视觉概念表征？用写代码的方式读懂画面，形状、物体、场景都能懂！
MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一项研究发现：不用担心视觉AI会很快淘汰人类打工人，因为对于企业来说，它们实在是太贵了。
