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卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
近两年来，AI儿童陪伴领域涌入了不少创业者，吸引众多目光，儿童陪伴也成为AI大模型落地的重要场景。
利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
2024 年，AI 大模型从「以分计价」跨入「以厘计价」的时代。
2024年下半年，AI行业的人才流动呈现出戏剧性的转折：从科技巨头出走创业后，如今又选择回流大厂。
随着人工智能(AI)技术的迅速发展，许多初创企业和大型科技公司都在尝试构建能够编写软件代码的人工智能系统。如今，又有一家新玩家加入了这一竞争激烈的市场——Tessl。Tessl正在打造一个‘AI原生’平台，供开发人员及其团队创建和维护软件。该公司于近日开放了等待列表，邀请感兴趣的用户试用其即将推出的产品。
最近，专注做AI转型的Zeta Alpha对2023年引用次数最多的 AI 论文进行了排名，列出了影响力最高的100篇论文，引发了业界热议，并且就论文的机构也做了一个梳理。