Hyper-YOLO是一种新型目标检测方法，通过超图计算增强了特征之间的高阶关联，提升了检测性能，尤其在识别复杂场景下的中小目标时表现更出色。
一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。
在这篇论文中，我们专注于人类互动中的信任行为，这种行为通过依赖他人将自身利益置于风险之中，是人类互动中最关键的行为之一，在日常沟通到社会系统中都扮演着重要角色。
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
近日，IBM宣布了一项重大的光学技术突破，该技术可以以光速训练AI模型，同时节省大量能源。
引用超85000次的经典论文GAN获NeurIPS2024时间检验奖后，它的起源和背后故事也被抛了出来。 要从Yoshua Bengio实验室的一次头脑风暴说起。
Allen Institute for AI（AI2）发布了Tülu 3系列模型，一套开源的最先进的语言模型，性能与GPT-4o-mini等闭源模型相媲美。Tülu 3包括数据、代码、训练配方和评估框架，旨在推动开源模型后训练技术的发展。
支持大模型一路狂飙的 Scaling Law 到头了？ 近期，AI 圈针对 Scaling Law 是否到头产生了分歧。一派观点认为 Scaling Law 已经「撞墙」了，另一派观点（如 OpenAI CEO Sam Altman）仍然坚定 Scaling Law 的潜力尚未穷尽。
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型，Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示，并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果，并验证了该方法的泛化性和可扩展性。
北京交通大学研究团队悄默声推出了一版o1，而且所有源代码、精选数据集以及衍生模型都开源！
