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哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
鹅厂全家桶，被大模型打通的进度+1（手动狗头）。 元宝2.0大更新，不仅新增AI应用专属模块，把搜索、阅读、生图都整合到了一起。 甚至连腾讯文档、电脑管家和搜狗输入法都被他们打通了。
卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
近日，美国AI独角兽Afiniti向法院申请破产保护，成为最新一家走向破产的“老牌AI初创公司”。
kimi全面开放一周年之际，创始人杨植麟亲自发布新模型—— 数学模型k0-math，对标OpenAI o1系列，主打深入思考。 在MATH、中考、高考、考研4个数学基准测试中，k0-math成绩超过o1-mini和o1-preview。
如今，人们选择餐厅，多半会打开app搜索一番，再看看排名。然而美国奥斯汀的一家餐厅Ethos，社交媒体instagram宣称它是当地排名第一，拥有7万余粉丝。但这家看起来很靠谱的餐厅根本不存在，食物和场地的照片都由人工智能生成。可它家发布在社媒上的帖子却得到了数千名不知情者的点赞和评论。大模型通过视觉形式误导公众认知，这样的例子在今天比比皆是。
近日，天桥脑科学研究院正式启动了一项面向高校的合作研究基金计划，围绕人工智能长期记忆、生成式模型等前沿领域开展深入研究。
4-bit量化，能让现有反学习/机器遗忘技术失灵！
最近，Nature上的一项研究，全面驳斥了LLM具有类人推理能力的说法。研究者设定的「人类亲吻难题」把7个大模型彻底绕晕。最终研究者表示，与其说LLM是科学理论，不如说它们更接近工具，比如广义导数。
通过过程奖励模型（PRM）在每一步提供反馈，并使用过程优势验证器（PAV）来预测进展，从而优化基础策略，该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率，显著提升了解决复杂问题的能力。