在金融市场中，动态知识图谱（Dynamic Knowledge Graphs，DKGs）是一种表达对象之间随时间变化的多种关系的流行结构。它们可以有效地表示从复杂的非结构化数据源（如文本或图像）中提取的信息。在金融应用中，基于从金融新闻文章中获取的信息，DKGs 可用于检测战略性主题投资的趋势。
字节的AI爆款有戏吗？ 今年最火的两款全球AI产品，当属视频生成大模型产品Sora和音乐生成大模型产品Suno。
TL;DR：DuoAttention 通过将大语言模型的注意力头分为检索头（Retrieval Heads，需要完整 KV 缓存）和流式头（Streaming Heads，只需固定量 KV 缓存），大幅提升了长上下文推理的效率，显著减少内存消耗、同时提高解码（Decoding）和预填充（Pre-filling）速度，同时在长短上下文任务中保持了准确率。
近日，来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS（Dynamic Optimal Trajectory Search）的创新方法，通过最佳推理轨迹搜索，显著提升LLMs的动态推理能力。
今天，Meta 分享了一系列研究和模型，这些研究和模型支撑 Meta 实现高级机器智能（AMI）目标，同时也致力于开放科学和可复现性。
现实世界中的强化学习在应用过程中也面临着巨大的挑战，尤其是如何保证系统的安全性。为了解决这一问题，安全强化学习（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）应运而生，成为当前学术界和工业界关注的焦点。
中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
字节跳动旗下最吸金的海外AI应用，出现了。
MidReal 创始人陈锴杰，持续创业者，大学毕业后一直在创业，从18 ~19 年休学创业做家庭智能机器人，到2020 年开始第二次创业做 AI agent for Gaming，曾基于 GPT-2 等技术，在 ChatGPT 推出前实现“斯坦福小镇”等创新游戏模式，目前在做的是 AI 互动的小说故事创作，也就是今天的 MidReal。
