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为了解决这一痛点，由 MBZUAI、复旦大学、中国人民大学高瓴人工智能学院以及哈佛大学联合组成的研究团队，提出了一种名为 Laser 的全新隐式视觉推理范式。该研究从认知心理学中汲取灵感，引入了 “Forest-before-Trees” 的认知机制，通过动态窗口对齐学习（DWAL），首次实现了在隐空间中维持视觉特征的 “概率叠加” 状态。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
全球最快的开源大模型来了——速度达到了每秒2000个tokens！ 虽然只有320亿参数（32B），吞吐量却是超过典型GPU部署的10倍以上的那种。它就是由阿联酋的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）和初创公司G42 AI合作推出的K2 Think。
在阿联酋 2031 国家人工智能战略的驱动下，穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学（MBZUAI） 正以 AI 专业学术全球排名前十的硬实力，重塑 AI 教育格局。这所由阿联酋总统创立的学术引擎，不仅承载着中东向科技转型的雄心，更以丰厚奖学金覆盖所有学位项目，为全球优秀人才铺就一条通往未来的黄金大道。
Maitrix.org 是由 UC San Diego, John Hopkins University, CMU， MBZUAI 等学术机构学者组成的开源组织，致力于发展大语言模型 (LLM)、世界模型 (World Model)、智能体模型 (Agent Model) 的技术以构建 AI 驱动的现实。
全世界第一所人工智能大学 MBZUAI 全球招贤纳才。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。