使用人类脑细胞，活的。 科幻小说《三体》中，为了支撑科技的发展，人类提出了几种下一代计算机的方案，其中除了传统的冯诺依曼架构，还包括量子计算机和生物计算机。其中量子计算的概念现在已有大量研究，生物计算的研究却少有报道。
GPT-4在为人类选股时，表现竟然超越了大部分人类分析师，和针对金融训练的专业模型？在没有任何上下文的情况下，它们直接就成功分析了财务报表，这一发现让许多业内大咖震惊了。然而好景不长，有AI大牛指出研究中的bug：之所以会这样，很可能是训练数据被污染了。
OpenAI离职潮中，又一研究员官宣离职，并且还发出了“警告”信息：
ChemLLM系列模型是由上海人工智能实验室开发的首个兼备推理、对话等通用能力和化学专业能力的开源大模型。相比于现有的其他大模型，ChemLLM对化学空间进行了有效建模，在产物预测、名称转化和化学性质预测等核心化学任务上表现优异。ChemLLM系列模型已经发布到了始智AI wisemodel.cn开源社区，并且无需任何代码，两步即可完成模型的在线体验。
关于AI是否具有「心智理论」一直存在很多争议。Nature最新研究显示，GPT-4的行为可与人类媲美，甚至能够比人类更好地察觉出讽刺和暗示。虽然GPT-4在判断别人是否「失言」方面，未及人类水平，但这是因为它被不表达观点的护栏所限制，而并非因为其缺乏理解能力。
几十年来，核聚变释放能量的「精妙」过程一直吸引着科学家们的研究兴趣。 现在，在普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）中 ，科学家正借助人工智能，来解决人类面临的紧迫挑战：通过聚变等离子体产生清洁、可靠的能源。 与传统的计算机代码不同，机器学习不仅仅是指令列表，它可以分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并适应。
一直以来 AI 都是一个黑盒子（black box），其内部运作机制是不可见的。人们输入数据并得到结果，但无法检查输出结果的逻辑或者系统的代码。 而就在刚刚，Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。
在人工智能的辉煌历史中，Geoffrey Hinton教授不仅是深度学习的奠基人之一，更是推动了整个领域从理论到实践的转变。在这次深入的访谈中，Geoffrey Hinton分享了自己在人工智能研究中的个人经历、对深度学习未来发展的深刻见解，以及对当前技术可能带来的社会影响的深思熟虑。
在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
在多标签图像识别领域中，由于图像本身和潜在标签类别的复杂性，收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务，通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究，提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架，实现了有效的未知标签生成。
