Ilya Sutskever 描述未来 AI 模型的两个核心特征：“代理性”（Agentic）和推理能力（Reasoning）
Ilya Sutskever 在 2024 年的 NeurIPS 大会上发表演讲。演讲以数据枯竭的现状为切入点...
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B’MOJO新架构：通过动态整合形象记忆与渐变记忆，克服现有模型在记忆管理和长序列建模上的局限性
论文B’MOJO: Hybrid State Space Realizations of Foun...
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ChatQA模型，在检索增强生成（RAG）和对话式问答（Conversational QA）任务中表现超越GPT-4？
论文ChatQA: Surpassing GPT-4 on Conversational QA and RAG...
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Google Deepmind报告：把控赋予科学发现全新机遇的人工智能，迎接科学发现黄金时代
Google Deepmind近日发布报告A new golden age of discovery̵...
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通过图算法（Graph Algorithms）研究和理解Transformer的推理能力
论文Understanding Transformer Reasoning Capabilities via...
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Codomain Attention Neural Operator (CoDA-NO)：引入值域注意力机制的神经算子
论文Pretraining Codomain Attention Neural Operators for S...
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利用大语言模型（LLMs）进行数据挖掘，从而学习肽自组装（peptide self-assembly）的规则
论文Learning the rules of peptide self-assembly through d...
Read More医疗领域基于大语言模型（LLM）的智能代理系统（agentic systems）
论文LLM-based agentic systems in medicine and healthcare探...
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PaliGemma 2: 用于迁移学习的多功能视觉-语言模型（VLM）家族
论文PaliGemma 2: A Family of Versatile VLMs for Transfer（...
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视觉自回归建模（Visual AutoRegressive, VAR）
论文Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Genera...
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结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和物理信息神经网络（PINNs）的物理规律建模能力，实现对液滴撞击和两相界面演变的三维高精度重建
论文PINNs4Drops: Convolutional feature-enhanced physics-i...
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Genie 2：大型基础世界模型（large-scale foundation world model）
Google DeepMind刚推出了Genie 2。Genie 2是一种基础世界模型，能够生成无限多样的、可...
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VLsI模型：逐层蒸馏，逐层对齐，实现从大规模到小规模视觉-语言模型（VLM）的高效知识迁移
论文《VLsI: Verbalized Layers-to-Interactions from Large t...
Read More通过多目标优化（multi-objective optimization）自动发现最佳元解算器（meta-solvers）
论文Automatic discovery of optimal meta-solvers via multi...
Read MoreSTAR（Synthesis of Tailored Architectures）：深度学习的合成定制化架构
论文STAR: Synthesis of Tailored Architectures（《STAR: 合成定制...
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库珀站（Cooper Station）和斯坦福环（Stanford Torus）
在Youtube上看电影《星际穿越》（Interstellar）。电影临近结尾，主人公库珀（Cooper）被救...
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