DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。
图像与视频合成、3D 视觉、人体行为识别、视觉与语言推理等研究方向论文最多，属于最热门的方向，体现当前学界对视觉生成、三维感知、人机交互等方向的高度重视。另外，多模态学习、以人为本的设计和自适应机器人可能构成人形机器人的未来。
OpenAI研究如何破解GPT-4思维，公开超级对齐团队工作，Ilya Sutskever也在作者名单之列。
AI算力资源越发紧张的当下，斯坦福新研究将GPU运行效率再提升一波——
循环调用CLIP，无需额外训练就有效分割无数概念。 包括电影动漫人物，地标，品牌，和普通类别在内的任意短语。
北航的研究团队，用扩散模型“复刻”了一个地球？ 在全球的任意位置，模型都能生成多种分辨率的遥感图像，创造出丰富多样的“平行场景”。 而且地形、气候、植被等复杂的地理特征，也全都考虑到了。
华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST，通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制，使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征，显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
合理选择存储，助推生成式AI应用。麦肯锡研究报告显示，到2030年前，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元的价值。
除了OpenAI自己，居然还有别人能用上GPT-4-Base版？？
无情戳穿“长上下文”大模型的虚标现象
