开源模型阵营又迎来一员猛将：Tülu 3。它来自艾伦人工智能研究所（Ai2），目前包含 8B 和 70B 两个版本（未来还会有 405B 版本），并且其性能超过了 Llama 3.1 Instruct 的相应版本！长达 73 的技术报告详细介绍了后训练的细节。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来，全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日，上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破，通过简单的知识蒸馏方法，团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
研究问题：这篇文章研究了如何在基于文本的在线同伴支持平台中，通过人工智能（AI）与人类协作，提高同伴之间的同理心对话质量。
简单性可以扩展：PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注，这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks，他们在幕后拥抱了巨大的复杂性，以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计，而不是纠结于技术复杂性。
据全球知名创投研究机构 CB Insights 发布的统计数据显示，2024 年第三季度，接近 1/3（31%）的风险投资流入了 AI 初创企业。另根据 Crunchbase 的数据，AI 公司在 2024 年第三季度筹集了 190 亿美元，占所有风险投资的 28%。2024 年第三季度还完成了有史以来最大的风险投资交易：OpenAI 募集了 66 亿美元的巨额资金。
近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！
识别对手球队实施的关键战术模式并制定有效的应对措施是现代足球的核心。 然而，通过算法实现这一点仍然是一个开放的研究挑战。 为了解决这一未满足的需求，我们提出了 TacticAI，这是一款与利物浦足球俱乐部领域专家密切合作开发和评估的人工智能足球战术助手。
近年来，AI for Science 发展提速，不仅为科研领域带来创新研究思路，同时也拓宽了 AI 的落地通路，为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中，越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域，探索其中的研究难点与行业挑战。
比PS更懂你的AI图片编辑工具——MagicQuill（魔法羽毛）来了！1分钟出图：不用打字、简单勾画几笔就能编辑图片。还支持直接在iPad上在线编辑！研究团队来自香港科技大学、蚂蚁集团、浙江大学和香港大学等机构。
