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来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！
近期，硅谷 AI 公司 OpenAI 可谓是话题度拉满，先是一出「宫斗戏」引起舆论哗然，后是公布 Sora 效果炸裂受到了全网的一致好评。在这期间，一桩诉讼案件同样引爆了热点 —— 因 ChatGPT 涉嫌侵犯纽约时报著作权，OpenAI 及微软被起诉并要求支付巨额版权费 [1]。
Karger 算法可以在时间为 O (m log^3n) 的图中找到一个最小割点，他们将这个时间称之为近线性时间，意思是线性乘以一个多对数因子
Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案
继Mamba之后，又一敢于挑战Transformer的架构诞生了！
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而，当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
脑机接口最新进展登上Nature子刊，深度学习三巨头之一的LeCun都来转发。
如何复盘大模型技术爆发的这一年？除了直观的感受，你还需要一份系统的总结
现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
从国际顶流 GPT-4 128K、Claude 200K 到国内「当红炸子鸡」支持 200 万字上下文的 Kimi Chat，大语言模型（LLM）在长上下文技术上不约而同地卷起来了