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硬氪近期发现一家很有意思的小巨人企业，用AI去代替驾校教练，2024年收入已经过亿。且在今年年初，成功拿到知名机构达晨的投资。驾校生意很传统，也更容易被忽略。毕竟中国的互联网驾校已经倒过一波，比如曾经风靡一时的互联网驾校“猪兼强”“YY学车”。但再强的技术，终究要落地、要实现商业化。所以AI场景应用，不应该有所谓的鄙视链。
在 LLM 落地场景中，医疗领域的应用开始展现出比较高的确定性，尤其是 AI scribe 产品能解决临床文档记录枯燥、耗时这一行业痛点。Abridge 是其中最有代表性的公司，训练了专用于临床文档的 ASR 和文本生成模型，能够替代 90% 左右的人工工作量。
回顾过去的2024年，具身智能技术的迭代迅猛，而围绕具身智能落地的形态也正在向着具象化衍进，人形机器人作为具身智能最佳载体，在今年获得了广泛的关注。
微调大模型的数据隐私可能泄露？ 最近华科和清华的研究团队联合提出了一种成员推理攻击方法，能够有效地利用大模型强大的生成能力，通过自校正机制来检测给定文本是否属于大模型的微调数据集。
说到2024年AI圈的热门话题，当然不能错过视频生成模型了！ 即使是在12月，国内外视频模型的更新脚步依旧没有放缓。其中以Sora、可灵AI为代表。
2023 年初，Jason Wei 加入了 OpenAI，参与了 ChatGPT 的构建以及 o1 等重大项目。他的工作使思维链提示、指令微调和涌现现象等技术和概念变得广为人知。
2019 年问世的 GPT-2，其 tokenizer 使用了 BPE 算法，这种算法至今仍很常见，但这种方式是最优的吗？来自 HuggingFace 的一篇文章给出了解释。
预训练语言模型通常在其参数中编码大量信息，并且随着规模的增加，它们可以更准确地回忆和使用这些信息。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
2025年，一场前所未有的智能海啸即将席卷全球。这不是危言耸听，而是基于大量研究得出的预判。这篇万字长文从生态、业态、技术、产品、企业五大维度，系统预测了2025年可能发生的50个重要变革。