论文A theory of appropriateness with applications to generative artificial intelligence（《适宜性理论及其在生成式人工智能中的应用》）由来自Google DeepMind等机构的多个领域专家共同撰写 Read more
一、简介 近年来，大型语言模型（LLM）取得了飞速发展，向通用人工智能（AGI）迈进的步伐越来越快。DeepSeek-V3作为一款大规模的混合专家模型（MoE），具有6710亿参数，其中每个令牌激活37亿参数。为了实现高效的推理与经济的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注 Read more
论文Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models提出了一个新的研究范式，利用基础模型（Foundation Models, FMs）自动搜索人工生命（Artificial Life, ALife） Read more
论文Generative Agent Simulations of 1,000 People提出了一种基于生成式人工智能的代理架构，用于模拟1,052名真实个体的态度和行为。研究的目标是通过深度访谈和大语言模型（LLMs）的结合，构建能够跨越多种社会场景的通用人类行为模拟系统，从 Read more
论文Delineating the effective use of self-supervised learning in single-cell genomics详细探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning，SSL）在单细胞基因组学（Single-C Read more
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）通过扩散模型表现出在图像生成和去噪任务中的强大能力。论文Generalization in diffusion models arises from geometry-adaptive harmonic repr Read more
大规模语言模型（Large Language Models, LLM）作为人工智能领域的重要工具，具备一种关键能力：上下文学习（In-context Learning, ICL）。通过仅提供少量任务示例，无需调整模型参数，LLM便能在全新任务中表现出色。然而，研究发现，不同规模的 Read more
论文MetaMorph: Multimodal Understanding and Generation via Instruction Tuning提出了一种新的微调框架——Visual-Predictive Instruction Tuning (VPiT)，并构建多模态模型 Read more
论文Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space设计了一种新型语言模型——大型概念模型（LCM），该模型在语言和模态无关的高层语义表示（“概念”）空间中进行推理和生成。 论文作 Read more
近日，Harvard Business Review发表由Marc Zao-Sanders撰写的文章Where Humans Still Have the Edge on AI，探讨了当前人工智能（尤其是生成式人工智能，Gen AI）在许多领域的优势，同时指出了人类在某些关键能力 Read more
论文A Library for Learning Neural Operators提出了名为 NeuralOperator 的开源库，用于学习和应用神经算子模型。NeuralOperator 通过模块化设计和高效实现，显著降低了神经算子模型的应用门槛，为科学计算与机器学习的结合提 Read more
论文Towards Democratization of Subspeciality Medical Expertise深入探讨了 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer） ——一种基于大型语言模型（LLM）的人工智能系统——在 Read more