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最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。
John Schulman 是 OpenAI 联合创始人、研究科学家（OpenAI 现存最主要具有技术背景的创始人），他领导了 ChatGPT 项目，在 OpenAI 内部长期负责模型 post-traning，在 Ilya 和 Jan Leike 离开 OpenAI 后，下一代模型安全性风险相关的研究也会由 John Schulman 来接替负责。
通过视觉信息识别、理解人群的行为是视频监测、交互机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，但获取大规模的人群行为标注数据成为了相关研究的发展瓶颈。如今，合成数据集正成为一种新兴的，用于替代现实世界数据的方法，但已有研究中的合成数据集主要聚焦于人体姿态与形状的估计。它们往往只提供单个人物的合成动画视频，而这并不适用于人群的视频识别任务。
虽然多模态大模型都能挑西瓜了，但理解复杂文档方面还是差点意思。
刚刚，谷歌DeepMind、JHU、牛津等发布研究，证实GPT-4的心智理论已经完全达到成年人类水平，在更复杂的第6阶推理上，更是大幅超越人类！此前已经证实，GPT-4比人类更能理解语言中的讽刺和暗示。在心智理论上，人类是彻底被LLM甩在后面了。
清华类脑计算研究中心施路平团队新成果，登上最新一期Nature封面。
谁能想到，某天和你聊天的那个人竟是一个AI。来自TUM等研究人员提出了一种全新算法NPGA，能够生成高保真3D头像，表情逼真到让你怀疑自己的眼睛。
在LLM能力突飞猛进的当下，所有研究者似乎都在关注数据、算力、算法等模型开发的各个方面，但OpenAI研究员Jason Wei最近发布的一篇博客文章提醒我们，模型评估的工作同样非常重要。如何开发出优秀的评估测试，对AI能力的发展方向至关重要。
时隔3年，清华团队的研究再次登上Nature封面。刚刚，世界首个类脑互补视觉芯片Tianmouc重磅发布，灵感来源于人类视觉系统。它能以极低带宽和功耗采集图像信息，突破了传统的视觉感知挑战，自如应对开放世界中极端场景难题。
OpenAI 开始训练下一个前沿模型了。在联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 官宣离职、超级对齐团队被解散之后，OpenAI 研究的安全性一直备受质疑。