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。
本文将介绍数学推理场景下的首个分布外检测研究成果。
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。
人工智能虽然其提供了广泛的信息，却缺乏解决复杂问题所需的深入、结构化的推理能力，同时还存幻觉的局限。形式逻辑和相关数学工具为 AGI 的逻辑推理能力提供了必要的理论基础和技术支撑。
在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？
据TechCrunch报道，Smashing 一款由Otis Chandler（Goodreads的联合创始人）推出的新应用，现已向公众开放。
Goodfire于2024年在旧金山成立，研发用于提高生成式AI模型内部运作可观察性的开发工具，希望提高AI系统的透明度和可靠性，帮助开发者更好地理解和控制AI模型。
提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
哎鸭，鸭鸭摔倒了！
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
