没错，最开始，论文里有些章节的名字还取自《星球大战》的剧集，后来考虑到版权问题，大部分都删掉了。但有一篇论文里还留着《星球大战》里的台词：「恐惧会让本地系统保持秩序。」这句话放在那篇论文里特别合适，因为正好要控制本地系统的模空间。

在AI大类中选择「机器学习」方向，全球前十的高校是加州大学伯克利分校、韩国科学技术院、MIT、北京大学、卡耐基梅隆大学、上海交通大学、加州大学圣地亚哥分校、清华大学、斯坦福大学、新加坡国立大学和普林斯顿大学。

奥特曼在最新访谈中直面吉卜力争议，畅谈AI如何为内容创作带来变革。OpenAI即将生成10亿张图像，程序员生产力将提升10倍？ 奥特曼在最新的访谈中回应了吉卜力争议，谈到了对AI带来的新职业及创业公司的看法。 新职业出现的时候，经常被嘲笑。嘲笑别人是 ...

事实上，大多数真正改变世界的公司最初都被视为“浅层套壳”。Airbnb只是网站套壳了租房需求，Slack只是套壳了聊天协议，而OpenAI早期也被质疑“只是个小研究实验室”、“会被谷歌碾压”。

而一直对反向传播持怀疑态度的也是 Hinton。因为这种方法既不符合生物学机理，与大规模模型的并行性也不兼容。所以，Hinton 等人一直在寻找替代反向传播的新方法，比如 2022 年的前向 - ...

如果不确定哪篇论文可以解答自己的问题，或者问题比较综合，可以选中文件夹里的所有论文，和大模型展开对话。此时，这些论文都可以作为与大模型聊天的上下文，非常方便。这可能才是 RAG 在科研场景的正确打开方式？

将模型针对基准测试进行优化、保留优化版本，然后发布一个「普通」版本的问题在于，这使得开发者难以准确预测模型在特定场景下的表现，存在误导性。理想情况下，尽管基准测试存在不足，但它们至少可以提供一个模型在多种任务上的优缺点的概况。

一旦发生安全漏洞事件，我们的驾驶数据、联系人、通话记录、信息和甚至位置信息等都有可能落入不法分子之手。制造商的责任日益重大，不仅在物理安全方面，而且在网络安全方面也是如此，因为这两个方面相辅相成。

然而据BleepingComputer报道，多家公司确认泄露的甲骨文数据真实有效，包括准确的LDAP名称、电子邮件和其他标识信息。黑客声称已完全获取600万用户的数据，并与甲骨文通过电子邮件沟通，其中一封邮件来自据称与甲骨文有关的ProtonMail ...

DeepSeek的横空出世给Meta造成了巨大压力，其用户、口碑正在严重流失，他们急需一款重磅产品挽回败局。在今年过年DeepSeek疯狂刷屏那段时间，Meta还特意组建了“作战研究室”来研究其模型。但从最终结果来看，依然不是很理想。

据专注于人工智能发展的研究机构 Epoch AI 报告显示，目前全球约有 300 万亿个公开可用的高质量文本训练标记。然而，随着类似 ChatGPT 这样的大模型的迅猛发展，对训练数据的需求呈指数级增长， 预计到 2026 ...

Llama-4-Scout——总参数109B的模型——大概与Grok-2或Ernie 4.5类似。 他表示，Scout (109B) 和Maverick (402B)在针对编程任务的Kscores基准测试中表现不如4o、Gemini ...