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华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST，通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制，使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征，显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
在复杂的物理世界中，人型机器人的全身控制一直是个难题，现有的强化学习做出的效果有时会比较抽象。近日，LeCun参与的一项工作给出了基于数据驱动的全新解决方案。
微软发布首个大规模大气基础模型Aurora，可被用于预测和减轻极端天气影响，模型拥有超高的准确率和效率，与如今数值预报系统界的SOTA相比，它的计算速度提高了约5000倍。
在开源社区引起「海啸」的Mamba架构，再次卷土重来！这次，Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制，Transformer和SSM直接成了「一家亲」，Mamba-2这是要一统江湖了？
6 月 2 日，英伟达创始人黄仁勋在 Computex 2024（2024 台北国际电脑展）上发表主题演讲，分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命，并且展示了最新的 Blackwell 芯片和后续的一系列更新节奏。
面壁智能回应：“深表遗憾”，这也是一种“受到国际团队认可的方式”。
火爆了卷翻了！50个大模型大单燃起价格战。
大模型抄袭丑闻总是不断。
一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小 —— 必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。
如何突破 Transformer 的 Attention 机制？中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。将图片特征块视为热源，并通过预测热传导率、以物理学热传导原理提取图像特征。相比于基于Attention机制的视觉模型， vHeat 同时兼顾了：计算复杂度（1.5次方）、全局感受野、物理可解释性。