通往AGI的路径只有一条吗？实则不然。这家国产AI黑马认为，「群体智能」或许是一种最佳的尝试。他们正打破惯性思维，打造出最强AI大脑，要让世界每一台设备都有自己的智能。
取代现有计算架构。 人工智能（AI）硬件有望彻底被颠覆，在计算速度和能效方面实现前所未有的改进。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？
Transformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
注意力是 Transformer 架构的关键部分，负责将每个序列元素转换为值的加权和。将查询与所有键进行点积，然后通过 softmax 函数归一化，会得到每个键对应的注意力权重。
坐拥世界最大的搜索业务，谷歌一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入，让两位创始人谢尔盖・布林 (Sergey Brin) 和拉里・（Larry Page）可以退居二线，安心享受生活。
之前已经分享过一次AI领域GitHub上那些神级项目，大家可以回顾下这篇文章《震撼来袭，盘点GitHub上那些免费的神级AI项目，建议立刻收藏！》。但是AI发展那么迅速，所以今天继续来给大家盘点一下近期在Github上，AI领域又有哪些神级的项目，最后一个特别推荐。
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。
提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
