本文出自启元世界多模态算法组，共同一作是来自清华大学的一年级硕士生谢之非与启元世界多模态负责人吴昌桥，研究兴趣为多模态大模型、LLM Agents 等。本论文上线几天内在 github 上斩获 1000+ 星标。
通过从信息转向行动——想象一下能够完成复杂工作流程的虚拟同事——这项技术预示着生产力和创新的新浪潮。
AI竟然可以反过来“训练”人类了！（震惊.jpg）MIT的最新研究模拟了犯罪证人访谈，结果发现大模型能够有效诱导“证人”产生虚假记忆，并且效果明显优于其他方法。
近日，由北京大学人工智能研究院杨耀东课题组牵头完成的研究成果 ——「大规模多智能体系统的高效强化学习」在人工智能顶级学术期刊 Nature Machine Intelligence 上发表。
近日，Mamba方面又搞出了有意思的研究：来自康奈尔、普林斯顿等机构的研究人员成功将Llama提炼成了Mamba模型，并且设计了新的推测解码算法，加速了模型的推理。
近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。
之前一直在社区分享零代码&低代码的技术实践，也陆陆续续设计并开发了多款可视化搭建产品，最近研究D2C方案的时候发现一款非常有意思的AI生成代码的工具——Kombai.
有助于解决阻碍材料开发的化学难题。
沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。 谁在影响、定义我们的时代？他们做了什么，如何思考？对话关键人物，记录历史底稿。 我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而，两位人工智能研究者却认为，这只适用于普通的小愿望。
MIT研究发现：在AI的操纵下，人类会被植入虚假记忆！36.4%的参与者会被聊天机器人误导，形成「现场有枪」的错误记忆。有趣的是，AI的阿谀奉承，会产生「回音室效应」，让偏见更加强化。
