最近，一篇研究文章从数学理论上证实了AI模型可以完全模拟神经元和突触的信号，在更强算法、更大算力的加持下，可以精确模拟大脑及其功能系统，在无约束的情况下未来AI百分之一百会超越人类智能，甚至发明创造能力也是如此。
提起特斯拉、字节跳动这样的科技大厂你首先想到的是什么？ 是马路上呼啸而过的新能源汽车？ 还是改变娱乐方式的先进算法？ 让所有人都没想到的是，这两家大厂最近“不务正业”般地把目光放在了“玩具”的身上。甚至还以此为蓝图，为我们盘开了一个千亿级的大市场。
在最新一期的《通讯-化学》杂志上，德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所的研究人员发表了一篇论文，介绍了他们开发的两种人工智能算法。这些算法能够识别16种威士忌中最突出的5种香气，与品酒师的评估结果高度一致。
无需额外模型训练、即插即用，全新的视频生成增强算法——Enhance-A-Video来了！
Sakana AI联合MIT、OpenAI等机构提出了全新算法，自动搜索人工生命再达新的里程碑！不需要繁琐手工设计，只通过描述，AI就能发现全新的人造生命体了。
蓝鲸新闻从多位知情人士处获悉，字节跳动TikTok算法负责人陈志杰或于近期离职，目前，他已经开启AI领域创业，知情人士称，陈志杰创业的方向为AI Coding方向，目前已经在陆续接触投资人。
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架，通过引入Winograd算法和多项策略，显著提升了图像生成速度和内存效率，最高可提速4.79倍。
通用语言模型率先起跑，但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因，语言中蕴含大量序列信息，能做更深入的推理；而视觉模型的输入内容更加多元、复杂，输出的任务要求多种多样，需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知，传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
江旭是OpenAI GPT 4的重要贡献者，于2023年离开OpenAI。
