本文是对发表于模式识别领域顶刊Pattern Recognition 2024的最新综述论文：「Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey 」的解读。
关于大模型分词（tokenization），大神Karpathy刚刚推荐了一篇必读新论文。
36氪获悉，AI医学影像企业「深智透医」（简称“深透”，Subtle Medical Inc.）近日完成B+轮近千万美元融资，由老股东Fusion Fund，新股东嘉加资本（ENVISIONX Capital）、蓝驰创投硅谷总部基金Bluerun Ventures、上海文周投资及其它亚太区域战略合作方共同投资。本轮融资将用于加速AI产品的全球商业落地及研发创新。
众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
基于 Diffusion Transformer（DiT）又迎来一大力作「Flag-DiT」，这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
最少只需1个3D样例，即可生成3D主题乐园。
DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对大热门，成为了Hacker News等许多科技媒体的头版头条。
这几天，AI届的盛会——ICLR在维也纳举办。
在机器学习社区中，ICLR （国际学习表征会议）是较为「年轻」的学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办。但 ICLR 很快就获得了研究者的广泛认可，并且在 AI 圈拥有了深度学习会议「无冕之王」的称号。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。
