时间序列数据，作为连续时间点的数据集合，广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源（电力、光伏等）等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化，预测未来趋势，从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
复旦大学等机构的研究人员最新提出的AI内容检测器ImBD涵盖多任务检测（润色、扩写、改写、纯生成），支持英语、中文、西班牙语、葡萄牙语等多种主流语言；仅需500对样本、5分钟训练时间，就能实现超越商用检测器！
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
穿越重重迷雾，OpenAI模型参数终被揭开！一份来自微软华盛顿大学医疗论文，意外曝光了GPT-4、GPT-4o、o1系列模型参数。让所有人震惊不已的是，GPT-4o mini仅8B。
近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。
想象一下，一个比人类大脑快10亿倍「超级大脑」是什么概念？来自港中文、中科院物理所等机构研究人员，提出了突破性激光人工神经元，完美复刻了人类神经细胞功能，更创造了惊人的处理速度记录。
GPT-4o仅得分64.5，其余模型均未及格！ 全面、细粒度评估模型多模态长文档理解能力的评测集来了～ 名为LongDocURL，集成了长文档理解、数值推理和跨元素定位三个主任务，并包含20个细分子任务。
微软又把OpenAI的机密泄露了？？在论文中明晃晃写着： o1-preview约300B参数，GPT-4o约200B，GPT-4o-mini约8B……
在与专用国际象棋引擎Stockfish测试中，只因提示词中包含能力「强大」等形容词，o1-preview入侵测试环境，直接修改比赛数据，靠「作弊」拿下胜利。这种现象，表明AI安全任重道远。
近年来，大语言模型在多个领域展现出了令人惊叹的潜力。同行评审作为一项既繁琐又至关重要的任务，正在引起越来越多学者的关注并尝试利用大语言模型来辅助甚至替代审稿，力图提高这一传统流程的效率。
2024 年，是 AI 领域让人兴奋的一年。在这一年中，各大科技公司、机构发布了数不胜数的研究。
ViT核心作者Lucas Beyer，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。
多模态理解与生成一体化模型，致力于将视觉理解与生成能力融入同一框架，不仅推动了任务协同与泛化能力的突破，更重要的是，它代表着对类人智能（AGI）的一种深层探索。
平面设计是一门艺术学科，它们致力于创造一些吸引注意力和有效传达信息的视觉内容。为了减轻人类设计师的负担，各种各样的海报生成模型相继被提出。它们只关注某些子任务，远未实现设计构图任务；它们在生成过程中不考虑图形设计的层次信息。为了解决这些问题，作者将分层设计原理引入多模态模型（LMM），并提出LaDeCo算法。
苹果要搞人形机器人这事儿现在传得沸沸扬扬。 最近他们确实有新动作——开发了一套机器人感知系统！ 系统名为ARMOR，软硬件协同增强机器人的“空间意识”，能动态防碰撞的那种。
只需一张图，就能生成高质量、广范围的3D场景！ 泰迪熊、花园、山谷都从平面图片变成了仿佛触手可及的立体物品。
你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs）？你可能有过这样的想法，但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重，以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性，你可能就犹豫了。
事情是这样的，我今天刷信息流的时候注意到，蚂蚁集团今天发布了 2024 科技生态白皮书，展示了他们在论文、专利、开源、标准、产学研等几个方面的进展。
视觉价值模型（VisVM）通过「推理时搜索」来提升多模态视觉语言模型的图像描述质量，减少幻觉现象。实验表明，VisVM能显著提高模型的视觉理解能力，并可通过自我训练进一步提升性能。
随着 o1、o1 Pro 和 o3 的成功发布，我们明显看到，推理所需的时间和计算资源逐步上升。可以说，o1 的最大贡献在于它揭示了提升模型效果的另一种途径：在推理过程中，通过优化计算资源的配置，可能比单纯扩展模型参数更为高效。
港科大团队重磅开源 VideoVAE+，提出了一种强大的跨模态的视频变分自编码器（Video VAE），通过提出新的时空分离的压缩机制和创新性引入文本指导，实现了对大幅运动视频的高效压缩与精准重建，同时保持很好的时间一致性和运动恢复。
韦伯区位问题源自一个经典的运筹优化问题，它首先由著名数学家皮耶・德・费马提出，后被著名经济学家阿尔弗雷德・韦伯（著名社会学家马克斯・韦伯的弟弟）扩展，在机器学习、人工智能、金融工程及计算机视觉等众多领域均有广泛应用。
大模型的的发布固然令人欣喜，但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区，诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题，各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
大模型时代，全世界AI从业者追赶OpenAI GPT系列的脚步仍未停歇，但也有人，坚持深耕在国产原创的另一条大模型之路上。
好家伙！1750亿参数的GPT-3只需20MB存储空间了？！ 基于1.58-bit训练，在不损失精度的情况下，大幅节省算力（↓97%）和存储（↓90%）。
本文介绍了一套针对于低比特量化的 scaling laws。
在机器人空间泛化领域，原来也有一套Scaling Law！ 来自清华和新加坡国立大学的团队，发现了空间智能的泛化性规律。 在此基础上，他们提出了一套新颖的算法框架——ManiBox，让机器人能够在真实世界中应对多样化的物体位置和复杂的场景布置。
