不带上AI,就发不了论文了吗?
不带上AI,就发不了论文了吗?2024年12月4日,两位共同组织了“2024BRAIN NeuroAI Workshop”研讨会,探讨了NeuroAI如何整合到BRAIN计划中并帮助理解和治愈人类脑疾病。请问是什么契机促使两位聚集一起开展NeuroAI这项研究的?
2024年12月4日,两位共同组织了“2024BRAIN NeuroAI Workshop”研讨会,探讨了NeuroAI如何整合到BRAIN计划中并帮助理解和治愈人类脑疾病。请问是什么契机促使两位聚集一起开展NeuroAI这项研究的?
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning",该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发,利用结构化的逻辑谜题作为训练场,为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
自动形式化数学定理证明,是人工智能在数学推理领域的重要应用方向。此类任务需要将数学命题和证明步骤转化为计算机可验证的代码,这不仅能确保推理过程的绝对严谨性,还能构建可复用的数学知识库,为科学研究提供坚实基础。
高调亮相的世界首个「AI CUDA工程师」,宣称能让模型训练速度飙升100倍,如今却上演了一场「作弊」闹剧。OpenAI研究员用o3-mini,11秒便发现了内核代码有bug!
还在惊叹预言家的神奇?如今LLM也掌握了预测未来的「超能力」!研究人员通过自我博弈和直接偏好优化,让LLM摆脱人工数据依赖,大幅提升预测能力。
国内芯片设计研究团队,刚刚在国际学术顶会上获奖了。
随着AI工具越来越普及,类似Deep Researh这样的工具越来越好用,科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例,仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
“放弃生成式模型,不研究LLM(大语言模型),我们没办法只通过文本训练让AI达到人类的智慧水平。”近日,Meta首席AI科学家杨立昆(Yann LeCun)在法国巴黎的2025年人工智能行动峰会上再一次炮轰了生成式AI。
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Google Fellow吴永辉博士离职谷歌,正式加入字节跳动,未来将专注于AI基础研究。这位在谷歌深耕17年AI老将,曾主导了神经机器翻译、RankBrain等突破性项目。