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Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
3月29日，以“数据驱动，智绘未来”为主题的2024北京AI原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会举办。会上，北京国际大数据交易所（以下简称“北数所”）牵头正式发布首批100个人工智能大模型高质量训练数据集，经联盟牵头推荐，中关村数字媒体产业联盟成员单位新华网、山东工艺美术学院、中国搜索、中文在线、北京服装学院、硅星人等院校、企业的高质量数据集入选。
近期，一篇4万字的演讲风靡于国内人工智能（AI）学术圈。原华为"天才少年"、Logenic AI公司联合创始人李博杰博士，日前发表了一篇关于AI Agent思考的文章，题为"AI Agent 应该更有趣还是更有用"。
来自UC berkeley的研究人员开源了首个世界模型，多模态性能优秀，长视频理解吊打GPT-4，同时将上下文长度增加到百万级别
就在刚刚，特斯拉CV负责人Ethan Knight被曝已经离职，转投xAI。网友纷纷猜测：马斯克这是要放弃特斯拉FSD了？他急忙澄清道：特斯拉在自动驾驶上正在拼命加速，而AI的人才争夺战，才是最疯狂的！
如果让你在互联网上给大模型选一本中文教材，你会去哪里取材？是知乎，是豆瓣，还是微博？一个研究团队为了构建高质量的中文指令微调数据集，对这些社交媒体进行了测试，想找到训练大模型最好的中文预料，结果答案保证让你大跌眼镜——
「被门夹过的核桃，还能补脑吗？」
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
要不他们可能就跳槽到 OpenAI 了。当全球首富埃隆・马斯克（Elon Musk）建立 xAI，准备与 OpenAI、谷歌竞争大模型时，他必须与众多科技巨头、初创公司争夺人才。不过，他使用了一些取巧的办法：从自家的特斯拉挖来了几名优秀工程师。
离大谱了，弱智吧登上正经AI论文，还成了最好的中文训练数据？？