VQAScore是一个利用视觉问答模型来评估由文本提示生成的图像质量的新方法；GenAI-Bench是一个包含复杂文本提示的基准测试集，用于挑战和提升现有的图像生成模型。两个工具可以帮助研究人员自动评估AI模型的性能，还能通过选择最佳候选图像来实际改善生成的图像。
OpenAI-o1替代品来了，大模型能根据任务复杂度进行不同时间的思考。 不限于推理性的逻辑或数学任务，一般问答也能思考的那种。 最近畅销书《Python机器学习》作者Sebastian Raschka推荐了一项新研究，被网友们齐刷刷码住了。
十天前的 Meta Connect 2024 大会上，开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型，但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示，这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性，因为数据无需离开设备。
近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。
作为开发者，我们一直在寻找提升工作效率的方法。VS Code 无疑是目前最受欢迎的代码编辑器之一，它几乎成为了我们行业的标准。不过，由于它基于 Electron 和 JavaScript，处理大型代码库时可能会遇到一些性能问题。
被 OpenAI 的 Superalignment 研究团队解雇的 Leopold Aschenbrenner 最近发表了一篇关于人工智能的长篇大作，里面宣称根据他的曲线预测，人类到2027年就能实现通用人工智能。本文是对这一预测的讨论。
OpenAI前员工Leopold Aschenbrenner，之前在超级对齐（Superalignment）部门，可是能和Ilya大佬共事的。
深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。
北京大学再次卫冕！ 第十一届ASC世界大学生超算竞赛总决赛，在上海大学落下帷幕。 北京大学再次斩获决赛冠军，亚军则被中山大学拿下。
红杉近日组织了他们的AI Ascent 2024主题活动。作为VC大佬的红杉出手还是很不凡，除了题为“人工智能的机遇” 开场演讲颇有营养外，已经分享出来的Andrej Karpathy和吴恩达两位AI大神的现场演讲更是不容错过。
