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没想到，自 2012 年 AlexNet 开启的深度学习革命已经过去了 12 年。
对于烟雾等动态三维物理现象的高效高质量采集重建是相关科学研究中的重要问题，在空气动力学设计验证，气象三维观测等领域有着广泛的应用前景。通过采集重建随时间变化的三维密场度序列，可以帮助科学家更好地理解与验证真实世界中的各类复杂物理现象。
2016 年，由人工智能撰写《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选；Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后，创作出的仿巴赫音乐，在 1600 位听众里，骗过了超过一半的人，让他们以为这就是巴赫本人的创作。
2024年5月3日下午，北大建校126周年校庆之际，在北大博雅酒店的聚光灯下，一场汇聚顶尖AI智慧的盛宴——北京大学人工智能产业峰会暨校友「人工智能+」论坛在北大校庆期间隆重举行。
今年 1 月份，2024 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布，斯坦福大学语言学和计算机科学教授、AI 学者克里斯托弗・曼宁（Christopher Manning）获奖。
近年来，大型语言模型（LLM）在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程，因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑， 但仍然面临着重要的挑战。
万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。
当前最火的大模型，竟然三分之二都存在过拟合问题？
答案揭晓了！ 「神秘gpt2-chatbot不是GPT-4.5」。