牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文，已经遭到了诸多吐槽：这也能上Nature？学术圈则对此进行了进一步讨论，大家的观点殊途同归：合成数据被很多人视为灵丹妙药，但天下没有免费的午餐。
9次迭代后，模型开始出现诡异乱码，直接原地崩溃！就在今天，牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面，称合成数据就像近亲繁殖，效果无异于投毒。有无破解之法？那就是——更多使用人类数据！
最近，一个对标 GPT-4o 的开源实时语音多模态模型火了。
刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！
性能超越 Llama-3，主要用于合成数据。
使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？
通过视觉信息识别、理解人群的行为是视频监测、交互机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，但获取大规模的人群行为标注数据成为了相关研究的发展瓶颈。如今，合成数据集正成为一种新兴的，用于替代现实世界数据的方法，但已有研究中的合成数据集主要聚焦于人体姿态与形状的估计。它们往往只提供单个人物的合成动画视频，而这并不适用于人群的视频识别任务。
AI能够帮助我们给产业提供更好的产品和服务，同时生长出来的合成数据服务反哺到AI，能够让AI产生更大的加速度。
就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！
数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。
