在大语言模型 (LLM) 的研究中，与以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑思维能力相比，LLM 中同等重要的 Leap-of-Thought 能力，也称为创造力，目前的讨论和分析仍然较少。这可能会严重阻碍 LLM 在创造力上的发展。造成这种困局的一个主要原因是，面对「创造力」，我们很难构建一个合适且自动化的评估流程。
近日，来自哥大的研究人员开发出了一种新AI系统，让机器人通过普通摄像头和深度神经网络实现自我建模、运动规划和自我修复，突破了传统机器人依赖工程师调整的局限，使机器人能像人类一样自主学习和适应环境变化，为具身智能发展带来新范式。
在 Scaling Law 背景下，预训练的数据选择变得越来越重要。然而现有的方法依赖于有限的启发式和人类的直觉，缺乏全面和明确的指导方针。在此背景下，该研究提出了一个数据管理器 DataMan，其可以从 14 个质量评估维度对 15 个常见应用领域的预训练数据进行全面质量评分和领域识别。
本文是对亚马逊AWS研究团队最新发表的APO（自动提示词优化）技术综述的深度解读。该研究由Kiran Ramnath、Kang Zhou等21位来自AWS的资深研究者共同完成，团队成员来自不同技术背景，涵盖了机器学习、自然语言处理、系统优化等多个专业领域。
高效闭环控制是复杂系统控制的核心要求。传统控制方法受限于效率与适用性挑战；而新兴的扩散模型虽然表现出色，却难以满足高效闭环控制的要求。西湖大学研究团队最新提出的 CL-DiffPhyCon 框架，通过异步并行去噪技术，在闭环控制要求下，显著提升了控制效率和效果。论文最近被人工智能领域顶级会议 ICLR 2025 接收。
斯坦福和普林斯顿研究者发现，DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核，完爆了o1和Claude 3.5 Sonnet，拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorch Eager基线，但GPU编程加速自动化的按钮，已经被按下！
当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。
Web Agent是这样一种特殊的智能体：它借助AI自动控制你的浏览器，并完成你“交代”的任务。比如帮你挑选一部最新的iPhone或者到旅行网站预订机票。这样的智能数字助手，无论是对生活还是工作，未来无疑都具有重大的意义。当前有大量的研究正针对这种Agent展开，本文就来聊聊其最新进展及DeepSeek的应用。
近日，上海 AI Lab 具身智能中心研究团队在机器人控制领域取得了最新突破，提出的 HoST（Humanoid Standing-up Control）算法，成功让人形机器人在多种复杂环境中实现了自主站起，并展现出强大的抗干扰能力。
近日，在红点创投（Redpoint Venture）的播客“Unsupervised Learning”上，红点创投合伙人Jacob Effron与David Luan进行了一次访谈。他们从技术视角出发，探讨了DeepSeek给大模型领域的研究和实践带来的启示，并围绕AI模型当下瓶颈的思考和潜在的突破方向做了分享。
