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NYT专栏作家Kevin Roose近期发文称，强人工智能要来，而人类尚未做好准备。当AI在数学奥赛中夺金，完成95%代码，深入到我们日常工作的每个角落时，人类真的做好迎接这个前所未有的技术革命了吗？
LMM在人类反馈下表现如何？新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架，结果显示，最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%！
下班回家后你正深陷于一部两小时的综艺节目中，渴望找到那些让人捧腹的爆笑片段，却如同大海捞针。或者，在紧张刺激的足球赛中，你渴望捕捉到那决定性的绝杀瞬间，但传统 AI 视频处理技术效率低下，且模型缺乏泛化能力。为解决这些问题，香港中文大学（深圳）唐晓莹课题组联合腾讯 PCG 发布 TRACE 技术，通过因果事件建模为视频理解大模型提供精准的时间定位能力。
无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！
最近网上有不少案例分享，0基础的人通过AI编程，几个小时做了产品，然后稳稳的收入激增，确实挺让人羡慕，我自己也分享过一些案例，但毕竟只是道听途说，很多事情，需要自己试试才知道。而且只有自己真的去尝试了，遇到别人问及相关问题的时候，才能真的拿出靠谱的意见和建议，而不是仅凭道听途说就去胡乱点评。
谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。
百度文心大模型重磅更新，刚刚如期而至。
何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。
全面评估大模型电商领域能力，首个聚焦电商基础概念的可扩展问答基准来了！
LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。