论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
AI学校simahuapeng.ai重塑教育模式，提供名人互动学习。
刚刚，人工智能顶会 NeurIPS 公布了今年的最佳论文（包括 Best Paper 和 Best Paper Runner-up，大会注册者可以看到）。
全球首个AI程序员Devin正以其自主编码、快速学习的超凡能力，挑战传统程序开发的边界。它不仅让投资界为之疯狂，更让程序员们既期待又警惕。这是技术革命的黎明，还是就要被颠覆的工作landscape？
在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已经成为我们探索未知、解决问题的得力助手。但是，你在编写AI提示词时，是否觉得这个过程就像在“炼丹”，既神秘又难以掌握？别担心，自动提示工程（APE）来帮你了！
这是 AI 智能体在大部分科学研究中超越人类的第一个案例，或许会彻底改变人类与科学文献互动的方式。
人工设计提示词太麻烦了！想过让 LLM 帮你设计用于 LLM 的提示词吗？
近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。
Nature的一篇文章透露：你发过的paper，很可能已经被拿去训练模型了！有的出版商靠卖数据，已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们，却拿不到一分钱，这合理吗？
