Stability AI推出3D重建方法：2D图像秒变3D，还可以交互式实时编辑。新方法的原理、代码、权重、数据全公开，而且许可证宽松，可以商用。新方法采用点扩展模型生成稀疏点云，之后通过Transformer主干网络，同时处理生成的点云数据和输入图像生成网格。以后，人人都能轻松上手3D模型设计。
正如论文一作所说，「新架构 Titans 既比 Transformer 和现代线性 RNN 更有效，也比 GPT-4 等超大型模型性能更强。」
自适应 LLM 反映了神经科学和计算生物学中一个公认的原理，即大脑根据当前任务激活特定区域，并动态重组其功能网络以响应不断变化的任务需求。
「2025 年，我们可能会看到第一批 AI Agent 加入劳动力大军，并对公司的生产力产生实质性的影响。」——OpenAI CEO Sam Altman
想挑战 Transformer 的新架构有很多，来自谷歌的“正统”继承者 Titan 架构更受关注。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
要做大模型领域的安卓和Linux。
时间序列数据，作为连续时间点的数据集合，广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源（电力、光伏等）等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化，预测未来趋势，从而做出更加精准的决策。
2022年，我们打赌说transformer会统治世界。 我们花了两年时间打造Sohu，这是世界上第一个用于transformer（ChatGPT中的“T”）的专用芯片。
ViT核心作者Lucas Beyer，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。
