Allen Institute for AI（AI2）发布了Tülu 3系列模型，一套开源的最先进的语言模型，性能与GPT-4o-mini等闭源模型相媲美。Tülu 3包括数据、代码、训练配方和评估框架，旨在推动开源模型后训练技术的发展。
Cell Reports Medicine近期的研究结合CT和病理图像，提出一种可解释的人工智能框架用于预测胃癌患者新辅助化疗的疗效。
在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
近两年来，AI技术取得了重大发展。与此同时，对于使用版权内容进行AI模型训练争议不断，各国也都在积极探索适合自身的规制框架。
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。
Prime Intellect 宣布通过去中心化方式训练完成了一个 10B 模型。30 号，他们开源了一切，包括基础模型、检查点、后训练模型、数据、PRIME 训练框架和技术报告。据了解，这应该是有史以来首个以去中心化形式训练得到的 10B 大模型。
随着计算机视觉领域的不断发展，自回归模型作为一种强大的生成模型，在图像生成、视频生成、3D 生成和多模态生成等任务中展现出了巨大的潜力。然而，由于该领域的快速发展，及时、全面地了解自回归模型的研究现状和进展变得至关重要。本文旨在对视觉领域中的自回归模型进行全面综述，为研究人员提供一个清晰的参考框架。
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架，旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长，并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
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？
