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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！
发利用于众多领域，诸如二次元、电商产品、游戏场景等，其生成图片的质量已经在多次迭代中得到了显著的提升。
在《三体》里，“智子”限制了人类底层科学的进步。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用，代码已开源。
OpenAI 的新奖励机制，让大模型更听话了。
就在去年，由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区，成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型（LLMs）的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活，将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
训练数据是用 GPT-4o 生成的？那质量不好说了。
为何会发生？可以避免吗？
美，是第一生产力，甚至还有红利
AI发展到一定程度后现有的经济结构和分工体系必然崩掉，而崩溃的过程和重建的过程也注定同时发生。而所有这些的结果取决于AI与人的中线。