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。
计算、存储消耗高，机器人使用多模态模型的障碍被解决了！ 来自清华大学的研究者们设计了DeeR-VLA框架，一种适用于VLA的“动态推理”框架，能将LLM部分的相关计算、内存开销平均降低4-6倍。
只需一次人类示范，就能让智能体适应新环境？
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。
斯坦福吴佳俊团队，给机器人设计了一套组装宜家家具的视频教程！
