搜索
「未来，99% 的 attention 将是大模型 attention，而不是人类 attention。」这是 AI 大牛 Andrej Karpathy 前段时间的一个预言。这里的「attention」可以理解为对内容的需求、处理和分析。也就是说，他预测未来绝大多数资料的处理工作将由大模型来完成，而不是人类。
Noprop：没有反向传播或前向传播，也能训练神经网络。
让大语言模型更懂特定领域知识，有新招了！
LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向，并计划开源模型以推动社区探索。
基于当前观察，预测铰链物体的的运动，尤其是 part-level 级别的运动，是实现世界模型的关键一步。
来自UIUC等大学的华人团队，从LLM的基础机制出发，揭示、预测并减少幻觉！通过实验，研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响，总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
近年来，视频生成技术在动作真实性方面取得了显著进展，但在角色驱动的叙事生成这一关键任务上仍存在不足，限制了其在自动化影视制作与动画创作中的应用潜力。
Llama 4本该是AI圈的焦点，却成了大型翻车现场。开源首日，全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是，模型训练测试集被曝作弊，内部员工直接请辞。
今天在各大信息渠道看到 Llama4 发布的消息，一上来就放出三个模型，具体能力这里就不在赘述，相信大家已经多少看到不少介绍了。
Llama 4家族周末突袭，实属意外。这场AI领域的「闪电战」不仅带来了两款全新架构的开源模型，更揭示了一个惊人事实：苹果Mac设备或将成为部署大型AI模型的「性价比之王」。