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。
Letta（由之前爆火的 MemGPT 更名）最近做了一个关于 AI Agents Stack 的研究报告。
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。
BlueLM-V-3B 是一款由 vivo AI 研究院与香港中文大学联合研发的端侧多模态模型。该模型现已完成对天玑 9300 和 9400 芯片的初步适配，未来将逐步推出手机端应用，为用户带来更智能、更便捷的体验。
LLM可以比科学家更准确地预测神经学的研究结果！
今年10月，OpenAI高级研究科学家、德扑AI之父Noam Brown，曾在美国旧金山举办的TED AI大会上提出了一个惊人的理论——让AI模型思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩大100,000倍并训练100,000倍的时间。
你是否有过这样的感受，当你感觉焦虑的时候，做出的决策和反应都与正常情况下不同？
尽管自我改进的AI概念令人兴奋，但目前的研究表明，这种AI在实际应用中面临诸多挑战。
近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。
NeurIPS 2024时间检验奖公布，Ilya和Ian Goodfellow凭借Seq2Seq和GAN同时获奖！十年里，这两篇论文对研究领域产生了巨大影响，奠定了当今基础模型的研究，催生了今天的全世界大模型热，可谓实至名归。
