最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
德国学术圈每年热切期待的国际盛会——Mensch und Computer 研讨会（MuC），是探索人机互动（HCI）和用户体验（UX）前沿技术的顶尖平台。学者和研究人员在这里分享创新想法、讨论数字技术如何更好地融入我们的生活。设计师、工程师和技术爱好者们也会齐聚一堂，探索未来趋势，寻找创新灵感。
CPU+GPU，模型KV缓存压力被缓解了。 来自CMU、华盛顿大学、Meta AI的研究人员提出MagicPIG，通过在CPU上使用LSH（局部敏感哈希）采样技术，有效克服了GPU内存容量限制的问题。
QVQ 在人工智能的视觉理解和复杂问题解决能力方面实现了重大突破。在 MMMU 评测中，QVQ 取得了 70.3 的优异成绩，并且在各项数学相关基准测试中相比 Qwen2-VL-72B-Instruct 都有显著提升。通过细致的逐步推理，QVQ 在视觉推理任务中展现出增强的能力，尤其在需要复杂分析思维的领域表现出色。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
基于昇腾算力的矩阵运算改进求解器框架，大幅提升Local Optimum跳出能力。
在与Suno对垒这条道路上，国内在AI音乐领域积累已久的公司，已经纷纷在自己的优势之上推出了相应的模型及应用，正与全球顶级产品展开了一场你追我赶的精彩对决。
眼睛唰一下就亮了！！特斯拉Optimus机器人又又又更新视频了。
埃隆·马斯克 (Elon Musk) 最近将 Grok AI 的可用性扩展至每个 X 用户，几个小时后，Grok 的母公司 xAI 宣布了其最新的图像生成模型 Aurora，可从 X 上的 Grok 助手中访问。然而，在推出后的最初几个小时内，一些用户已经无法访问 Aurora，而原因目前尚不清楚。
自从ChatGPT问世以来，AI改变某些人的工作就成了一个热门话题。那么到底哪些人的工作受到AI的冲击最大呢？自然是反对AI声音最强烈的群体，其中就有音乐人。
