2023 年，阿里妈妈首次提出了 AIGB（AI-Generated Bidding）Bidding 模型训练新范式（参阅：阿里妈妈生成式出价模型（AIGB）详解）。
刚刚，人工智能顶会 NeurIPS 公布了今年的最佳论文（包括 Best Paper 和 Best Paper Runner-up，大会注册者可以看到）。
太戏剧了！攻击字节训练集群的实习生，居然刚刚获得了NeurIPS 2024最佳论文奖？虽然看起来像爽文剧情，但这位高材生接下来的路，应该是难走了。
研究人员提出了一种方法，能够在领域数据分布持续变化的动态环境中，基于随机时刻观测的数据分布，在任意时刻生成适用的神经网络，实现前所未有的泛化能力。
大语言模型（LLM）在各种任务上展示了卓越的性能。然而，受到幻觉（hallucination）的影响，LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符，这限制了其在实际应用中的可靠性。
本文将介绍数学推理场景下的首个分布外检测研究成果。
无需Transformer，简单滤波器即可提高时间序列预测精度。 由国家信息中心、牛津大学、北京理工大学、同济大学、中国科学技术大学等机构的团队提出了一个FilterNet。 目前已被NeurlPS 2024接收。
NeurIPS 2024时间检验奖公布，Ilya和Ian Goodfellow凭借Seq2Seq和GAN同时获奖！十年里，这两篇论文对研究领域产生了巨大影响，奠定了当今基础模型的研究，催生了今天的全世界大模型热，可谓实至名归。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
