近日，清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题，发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出，安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增，提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
天津大学量子智能与语言理解团队创新性地将量子计算引入隐式神经表征领域，提出了量子隐式表征网络（Quantum Implicit Representation Network, QIREN）。
当前的多模态和多任务基础模型，如 4M 或 UnifiedIO，显示出有希望的结果。然而，它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力，受到它们接受训练的模态和任务的数量（通常很少）的限制。
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
按部就班 vs. 好奇心驱动，哪个更容易出研究成果？
芯东西6月21日消息，据The Information报道，研发出世界最大芯片的明星AI芯片独角兽Cerebras Systems已向证券监管机构秘密申请IPO。
据外媒 the Information 报道，月之暗面正在为进军美国市场做准备。据悉，月之暗面正在进行新一轮融资，估值有望达到 30 亿美元，新的投资者包括腾讯。而在今年 2 月，月之暗面才获得了由阿里领投的 10 亿美元融资，当时估值约 15 亿美元。
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WWDC上展示的苹果AI能力，在秋季iOS 18推出之后，很难用得上了。最新报道称，集成强大Siri的苹果AI将在今年晚些时候推出，而且苹果正设计一款更轻薄的iPhone，预计在2025年上线。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
