楠竹11_社区达人页

2025年01月

• 01.20 08:13:48
  发表了文章 2025-01-20 08:13:48

  精度与通用性不可兼得，北大华为理论证明低精度下scaling law难以实现

  北京大学和华为的研究团队在论文《数值精度如何影响大型语言模型的数学推理能力》中指出，数值精度是影响Transformer模型在数学任务中表现的关键因素。研究发现，低数值精度下，模型难以处理算术任务，如迭代加法和整数乘法；而在标准数值精度下，模型表现更佳且所需规模较小。实验结果表明，提高数值精度可显著提升LLM的数学推理能力，为优化模型性能提供了新思路。
• 01.20 08:13:41
  发表了文章 2025-01-20 08:13:41

  NeurIPS 2024：自我纠错如何使OpenAI o1推理能力大大加强？北大、MIT团队给出理论解释

  在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的自我纠错能力正成为研究热点。北京大学和麻省理工学院的研究团队在NeurIPS 2024上发表的研究，通过基于上下文学习的理论分析，揭示了Transformer模型中关键设计在自我纠错中的作用，并提出了“Checking as Context”策略，应用于缓解社会偏见和防御LLM越狱攻击，显著提升了模型性能。然而，研究主要基于简化设置和合成数据集，存在局限性。
• 01.20 08:13:36
  发表了文章 2025-01-20 08:13:36

  从未见过现实世界数据，MIT在虚拟环境中训练出机器狗，照样能跑酷

  麻省理工学院（MIT）研究人员利用虚拟现实技术，在高度逼真的虚拟环境中成功训练了一只机器狗，使其在现实世界中展现出卓越的跑酷能力。该研究展示了虚拟训练在机器人领域的巨大潜力，不仅提高了训练效率和安全性，还降低了成本。尽管存在一些争议，这一突破为未来机器人的发展提供了新思路和可能性。[arXiv: https://arxiv.org/pdf/2411.00083]
• 01.17 08:46:32
  发表了文章 2025-01-17 08:46:32

  率先解决多类数据同时受损，中科大MIRA团队TRACER入选NeurIPS 2024：强鲁棒性的离线变分贝叶斯强化学习

  中国科学技术大学MIRA团队提出了一种名为TRACER的创新算法，旨在解决离线强化学习中数据损坏问题。TRACER通过引入贝叶斯推理捕捉不确定性，利用熵度量区分损坏与无损数据，从而提高模型鲁棒性。实验表明，TRACER在多种数据损坏情况下显著优于现有方法。论文已发表于NeurIPS 2024。
• 01.17 08:46:27
  发表了文章 2025-01-17 08:46:27

  NeurIPS 2024：无需训练，一个框架搞定开放式目标检测、实例分割

  在NeurIPS 2024会议上，论文提出了一种名为VL-SAM的框架，旨在解决开放式目标检测和实例分割任务。该框架结合了视觉语言模型（VLM）和Segment-Anything模型（SAM），利用注意力图作为提示，在无需额外训练的情况下实现未知物体的检测与分割。实验结果显示，VL-SAM在长尾实例分割数据集（LVIS）和角落情况目标检测数据集（CODA）上均表现出色，展示了其在现实世界应用中的潜力。然而，注意力图质量和计算复杂性仍是潜在挑战。
• 01.17 08:46:15
  发表了文章 2025-01-17 08:46:15

  LeCun 的世界模型初步实现！基于预训练视觉特征，看一眼任务就能零样本规划

  纽约大学Gaoyue Zhou等人提出DINO World Model（DINO-WM），利用预训练视觉特征构建世界模型，实现零样本规划。该方法具备离线训练、测试时行为优化和任务无关性三大特性，通过预测未来补丁特征学习离线行为轨迹。实验表明，DINO-WM在迷宫导航、桌面推动等任务中表现出强大的泛化能力，无需依赖专家演示或奖励建模。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.04983v1。
• 01.16 08:35:37
  回答了问题 2025-01-16 08:35:37

  AI年味，创意新年，你认为AI能否为春节活动增添新意呢？

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• 01.16 08:27:35
  发表了文章 2025-01-16 08:27:35

  NeurIPS 2024 Spotlight：如何操纵时间序列预测结果？BackTime：全新的时间序列后门攻击范式

  时间序列预测在交通、气候、金融市场等领域广泛应用，深度学习模型如Transformer、GNN和RNN取得了显著成果。然而，其安全性尤其是面对恶意攻击的鲁棒性问题备受关注。伊利诺伊大学香槟分校团队提出BackTime，一种针对时间序列的后门攻击范式，通过注入隐蔽触发器改变模型预测结果。BackTime具有隐蔽性、有效性和通用性，适用于多种模型。研究揭示了时间序列预测模型的安全隐患，为提升模型鲁棒性提供了新视角，但也提醒需防范潜在恶意应用。
• 01.16 08:27:29
  发表了文章 2025-01-16 08:27:29

  Make U-Nets Great Again！北大&华为提出扩散架构U-DiT，六分之一算力即可超越DiT

  北京大学和华为研究人员提出U-shaped Diffusion Transformers（U-DiTs），重新审视U-Net架构在扩散模型中的潜力。通过引入Token Downsampling方法，U-DiTs在ImageNet 256x256和512x512生成任务中显著提升性能并降低计算成本。实验表明，U-DiT模型不仅超越了DiT模型的性能，在计算效率上也更具优势。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.02730
• 01.16 08:27:23
  发表了文章 2025-01-16 08:27:23

  1000多个智能体组成，AI社会模拟器MATRIX-Gen助力大模型自我进化

  在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展迅速，但如何提升其指令遵循能力仍是一大挑战。论文提出MATRIX-Gen，一个基于多智能体模拟的AI社会模拟器。MATRIX-Gen通过模拟智能体交互生成多样化的现实场景，不依赖预定义模板，从而合成高质量指令数据。它包括MATRIX模拟器和MATRIX-Gen指令生成器，能生成监督微调、偏好微调及特定领域的数据集。实验表明，使用MATRIX-Gen合成的数据集微调后的模型在多个基准测试中表现出色，显著优于现有方法。然而，该方法也面临智能体和场景规模对数据质量的影响等挑战。
• 01.15 08:07:49
  发表了文章 2025-01-15 08:07:49

  Token化一切，甚至网络！北大&谷歌&马普所提出TokenFormer，Transformer从来没有这么灵活过！

  Transformer模型在人工智能领域表现出色，但扩展其规模时面临计算成本和训练难度急剧增加的问题。北京大学、谷歌和马普所的研究人员提出了TokenFormer架构，通过将模型参数视为Token，利用Token-Parameter注意力（Pattention）层取代线性投影层，实现了灵活且高效的模型扩展。实验表明，TokenFormer在保持性能的同时大幅降低了训练成本，在语言和视觉任务上表现优异。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.23168。
• 01.15 08:07:41
  发表了文章 2025-01-15 08:07:41

  穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递：解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案

  上海交大研究团队在Nature子刊发表论文，提出基于深度学习的视触觉动态重建方案，结合高密度可拉伸触觉手套与视觉-触觉联合学习框架，实现手部与物体间力量型交互的实时捕捉和重建。该方案包含1152个触觉感知单元，通过应变干扰抑制方法提高测量准确性，平均重建误差仅1.8厘米。实验结果显示，其在物体重建的准确性和鲁棒性方面优于现有方法，为虚拟现实、远程医疗等领域带来新突破。
• 01.15 08:07:35
  发表了文章 2025-01-15 08:07:35

  首个多模态连续学习综述，港中文、清华、UIC联合发布

  多模态连续学习（MMCL）旨在使模型在不断学习新数据的同时，不遗忘已有知识。香港中文大学、清华大学和伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员发布了首个关于MMCL的全面综述。该综述介绍了MMCL的基本背景和设置，提出了基于正则化、架构、重放和提示四类方法的分类体系，并讨论了其挑战与未来研究方向。论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.05352
• 01.14 08:43:13
  回答了问题 2025-01-14 08:43:13

  在海量用户中，将如何快速定位到目标人群进行个性化营销？

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• 01.14 08:40:00
  回答了问题 2025-01-14 08:40:00

  你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

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• 01.14 08:26:32
  回答了问题 2025-01-14 08:26:32

  使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

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• 01.14 08:21:52
  回答了问题 2025-01-14 08:21:52

  AI时代，聊聊如何从海量数据中挖掘金矿？

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• 01.14 08:13:06
  发表了文章 2025-01-14 08:13:06

  一句话爆改三维场景！斯坦福吴佳俊团队新作：场景语言，智能补全文本到3D的场景理解

  斯坦福大学吴佳俊团队提出“场景语言”，通过程序、自然语言单词和嵌入三个组件，实现文本到3D场景的智能生成与理解。该方法能高效生成复杂逼真的三维场景，广泛应用于虚拟现实、游戏、电影等领域，具有更高的保真度和精确控制优势。文章地址：https://arxiv.org/abs/2410.16770
• 01.14 08:12:57
  发表了文章 2025-01-14 08:12:57

  WHALE来了，南大周志华团队做出更强泛化的世界模型

  南大周志华团队提出WHALE框架，应对世界模型在具身环境中决策的泛化与不确定性估计挑战。WHALE包含行为条件和回溯-展开两项关键技术，提升模型适应不同行为模式及预测准确性。基于此框架的Whale-ST和Whale-X模型在模拟和真实机器人任务中表现出色，验证了其在视觉控制任务中的长时预测和泛化能力。论文：https://arxiv.org/pdf/2411.05619
• 01.14 08:12:52
  发表了文章 2025-01-14 08:12:52

  Scaling Laws终结，量化无用，AI大佬都在审视这篇论文

  《Scaling Laws for Precision》论文提出“精度感知”的扩展理论，将精度纳入模型发展的核心考量，弥补了传统AI模型发展理论忽视精度的不足。研究发现低精度训练会降低模型的有效参数计数，影响性能，并预测了低精度训练和后训练量化带来的损失。作者通过大量实验验证了理论的可靠性和有效性，为计算资源有限情况下如何平衡模型规模和精度提供了新思路。然而，该研究也引发了关于精度与性能权衡复杂性的争议。
• 01.13 08:54:36
  发表了文章 2025-01-13 08:54:36

  深度揭秘CoT！普林斯顿耶鲁发布最新报告：大模型既有记忆推理、也有概率推理

  普林斯顿大学和耶鲁大学研究人员发布报告，探讨链式思维（CoT）提示对大型语言模型（LLM）推理能力的影响。研究通过移位密码任务，揭示了三个关键因素：任务输出概率、预训练阶段的隐性学习及中间操作数量（噪声推理）。实验使用GPT-4、Claude 3和Llama 3.1模型，发现CoT提示可显著提升模型准确性，但也存在局限性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.01687。
• 01.13 08:54:31
  发表了文章 2025-01-13 08:54:31

  扩散模型失宠？端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场，超越SDXL！

  Meissonic是一种新型图像生成模型，采用非自回归的掩码图像建模（MIM）方法，在性能和效率上超越了当前最先进的扩散模型SDXL。其创新点包括改进的注意力机制、多尺度特征提取、先进位置编码策略和优化采样条件等，能够生成高质量、高分辨率图像。此外，Meissonic引入人类偏好评分和特征压缩层，提升图像质量和计算效率。尽管存在一些挑战，Meissonic为统一语言-视觉模型的发展提供了新思路，并在创意设计、虚拟现实等领域展现出广泛应用前景。
• 01.13 08:54:26
  发表了文章 2025-01-13 08:54:26

  CCS 2024：如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露？ ETH有了新发现

  在2024年CCS会议上，苏黎世联邦理工学院的研究人员提出，当前对机器学习隐私保护措施的评估可能存在严重误导。研究通过LiRA攻击评估了五种经验性隐私保护措施（HAMP、RelaxLoss、SELENA、DFKD和SSL），发现现有方法忽视最脆弱数据点、使用较弱攻击且未与实际差分隐私基线比较。结果表明这些措施在更强攻击下表现不佳，而强大的差分隐私基线则提供了更好的隐私-效用权衡。
• 01.10 08:15:55
  发表了文章 2025-01-10 08:15:55

  完全开源的代码大模型OpenCoder来了，跻身性能第一梯队

  在人工智能领域，大型语言模型（LLM）尤其在代码生成等任务中展现出巨大潜力。然而，高质量、可复现的开源代码LLM仍稀缺。为此，多领域专家团队推出了OpenCoder，一个顶级开源代码LLM。它不仅性能卓越，还提供了完整的数据处理流程和训练协议，确保研究的可复现性。OpenCoder的开放性为研究社区提供了从数据准备到模型训练的全流程指导，成为推动代码AI领域发展的关键工具。论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.04905
• 01.10 08:15:48
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  ByteDance Research登Nature子刊：AI+冷冻电镜，揭示蛋白质动态

  在生物医学领域，蛋白质的结构与功能研究至关重要。ByteDance Research团队开发的CryoSTAR软件，结合AI与冷冻电镜技术，通过深度学习模型、结构先验和异质性重构算法，成功解析了蛋白质的动态行为，尤其在处理结构异质性方面表现出色。该软件已在多个蛋白质体系中取得显著成果，如TRPV1通道蛋白的动态变化研究，为理解蛋白质功能及疾病机制提供了新思路。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-024-02486-1
• 01.10 08:15:42
  发表了文章 2025-01-10 08:15:42

  专家模型不要专家并行！微软开源MoE新路径

  微软研究团队提出了一种名为“GRIN（GRadient-INformed MoE training）”的新型训练方法，针对专家混合（MoE）模型优化难题。MoE通过稀疏计算提高效率，但传统梯度优化难以直接应用。GRIN利用梯度信息指导专家路由，引入稀疏梯度估计和并行配置，克服了这一局限，显著提升了MoE模型的训练效率和性能。实验表明，GRIN在语言建模等任务上超越了密集模型，并在多个基准测试中取得领先。尽管存在计算复杂度高等挑战，GRIN为MoE模型训练提供了新思路。论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.12136
• 01.09 08:04:25
  发表了文章 2025-01-09 08:04:25

  CIKM 2024：两位本科生一作，首次提出持续学习+少样本知识图谱补全

  在信息爆炸时代，知识图谱的构建和维护面临数据稀疏与动态变化等挑战。CIKM 2024会议上，两位本科生提出将**持续学习与少样本学习结合**的新方法，有效应对这些难题。该方法通过持续学习框架适应动态变化，并利用少样本学习提高数据稀疏场景下的补全效果，显著提升了知识图谱的完整性和准确性。实验结果表明，此方法在准确性、鲁棒性和泛化能力上均有显著优势，为知识图谱补全领域带来了新思路。
• 01.09 08:04:20
  发表了文章 2025-01-09 08:04:20

  陶哲轩联手60多位数学家出题，世界顶尖模型通过率仅2%！专家级数学基准，让AI再苦战数年

  著名数学家陶哲轩联合60多位数学家推出FrontierMath基准测试，评估AI在高级数学推理方面的能力。该测试涵盖数论、实分析等多领域，采用新问题与自动化验证，结果显示最先进AI通过率仅2%。尽管存在争议，这一基准为AI数学能力发展提供了明确目标和评估工具，推动AI逐步接近人类数学家水平。
• 01.09 08:04:15
  发表了文章 2025-01-09 08:04:15

  谷歌苹果曝出LLM惊人内幕，自主识别错误却装糊涂！AI幻觉背后藏着更大秘密

  谷歌和苹果的研究揭示了大型语言模型（LLM）的惊人秘密：尽管LLM能自主识别错误，却在生成答案时装作不知情。这一“幻觉”现象背后，模型内部已编码了关于输出真实性的信息，但其外部表现与内部判断常有矛盾，暴露出LLM在实际应用中的局限性。研究为未来开发更有效的错误检测和缓解策略提供了新思路。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.02707
• 01.07 08:39:09
  回答了问题 2025-01-07 08:39:09

  与 AI “对话”，多模态音视频交互能给生活提供多大便利？

  赞10 踩0 评论0
• 01.07 08:33:51
  回答了问题 2025-01-07 08:33:51

  AI造势，学习机爆火，距离“AI家教”还有多远？

  赞5 踩0 评论0
• 01.07 08:26:40
  发表了文章 2025-01-07 08:26:40

  哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI，登上Nature！准确率高达96%

  哈佛大学研究团队开发的新型AI模型CHIEF，在《自然》期刊发表，癌症诊断准确率达96%。CHIEF基于深度学习，能自动识别、分类癌症并预测生存期，具高准确性、多任务能力和泛化性。它结合病理图像与基因组学等数据，显著提升诊断效率和个性化治疗水平，有望改善医疗资源不平等。但数据隐私和临床效果验证仍是挑战。论文见：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z
• 01.07 08:26:34
  发表了文章 2025-01-07 08:26:34

  学生党狂喜，物理图表动起来！受力分析、光学、电路图等全自动交互

  “Augmented Physics”是由卡尔加里大学和香港城市大学研究人员开发的创新工具，利用机器学习将静态物理图表转化为交互式模拟，帮助学生通过操作亲身体验物理现象的变化过程，增强理解、提高兴趣并实现个性化学习。该工具在课堂教学、自主学习和虚拟实验中具有广泛应用前景。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.18614。
• 01.07 08:26:28
  发表了文章 2025-01-07 08:26:28

  谷歌DeepMind研究再登Nature封面，隐形水印让AI无所遁形

  近日，谷歌DeepMind团队在《自然》期刊上发表了一项名为SynthID-Text的研究成果。该方法通过引入隐形水印，为大型语言模型（LLM）生成的文本添加统计签名，从而实现AI生成文本的准确识别和追踪。SynthID-Text采用独特的Tournament采样算法，在保持文本质量的同时嵌入水印，显著提高了水印检测率。实验结果显示，该方法在多个LLM中表现出色，具有广泛的应用潜力。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4。
• 01.06 09:11:06
  发表了文章 2025-01-06 09:11:06

  NeurIPS 2024：文本图格式大一统！首个大规模文本边基准TEG-DB发布

  TEG-DB是NeurIPS 2024发布的全新数据集，首次将丰富的文本描述引入图的边中，填补了现有TAG数据集只关注节点文本信息的空白。该数据集涵盖多个领域，提供全面的节点和边文本描述，助力更深入挖掘实体间上下文关系，提升图结构数据的理解。实验表明，现有技术在利用文本边信息方面仍有提升空间，未来研究需关注文本描述的质量、隐私和伦理问题。论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.10310
• 01.06 09:11:00
  发表了文章 2025-01-06 09:11:00

  玩转智能体魔方！清华推出AgentSquare模块化搜索框架，开启AI智能体高速进化时代

  清华大学研究团队提出模块化LLM智能体搜索（MoLAS）框架AgentSquare，将LLM智能体设计抽象为规划、推理、工具使用和记忆四大模块，实现模块间的轻松组合与替换。通过模块进化和重组机制，AgentSquare显著提升了智能体的适应性和灵活性，并在多个基准测试中表现出色，平均性能提高17.2%。此外，该框架还具备可解释性，有助于深入理解智能体架构对任务性能的影响。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.06153
• 01.06 09:10:54
  发表了文章 2025-01-06 09:10:54

  微软华人领衔AI²BMD登Nature，AI生物分子模拟双突破！继AlphaFold后又一里程碑

  AI²BMD（AI-driven Biomolecular Dynamics）是由微软华人科学家团队领衔的研究，发表于《自然》杂志。该方法通过将蛋白质分解为21种常见单元，并利用机器学习模型预测其相互作用，实现高效精准的生物分子模拟。相比传统方法，AI²BMD在能量和力预测上精度更高，计算速度提升数个数量级，尤其适用于大规模蛋白质模拟，为药物设计等领域提供了有力工具。未来研究将扩展至更多生物分子类型并优化效率。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08127-z
• 01.03 08:18:02
  发表了文章 2025-01-03 08:18:02

  Jim Fan全华人团队HOVER问世，1.5M小模型让机器人获潜意识！

  在机器人技术领域，人形机器人的全身控制一直极具挑战。传统方法为不同任务（如导航、移动操作等）单独训练控制策略，限制了策略的可转移性。Jim Fan团队提出HOVER框架，通过全身运动模仿作为共同抽象，整合多种控制模式，实现无缝过渡，显著提升控制效率和灵活性。HOVER不仅为人形机器人应用带来巨大潜力，也为机器人技术发展提供新思路。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.21229

2024年12月

• 12.31 08:42:01
  回答了问题 2024-12-31 08:42:01

  2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

  赞12 踩0 评论0
• 12.31 08:39:31
  回答了问题 2024-12-31 08:39:31

  当面对多种不同格式的文档时，如何让AI系统更好地处理复杂文档？

  赞10 踩0 评论0
• 12.31 08:33:52
  发表了文章 2024-12-31 08:33:52

  UCLA、MIT数学家推翻39年经典数学猜想！AI证明卡在99.99%，人类最终证伪

  近日，加州大学洛杉矶分校和麻省理工学院的数学家团队成功推翻了存在39年的“上下铺猜想”（Bunkbed Conjecture），该猜想由1985年提出，涉及图论中顶点路径问题。尽管AI在研究中发挥了重要作用，但最终未能完成证明。人类数学家通过深入分析与创新思维，找到了推翻猜想的关键证据，展示了人类智慧在数学证明中的不可替代性。成果发表于arXiv，引发了关于AI在数学领域作用的广泛讨论。
• 12.31 08:33:47
  发表了文章 2024-12-31 08:33:47

  当视觉大模型陷入认知失调，马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架

  马里兰大学研究人员提出AutoHallusion框架，旨在通过自动化生成幻觉图像和问题对，深入研究大型视觉语言模型（LVLMs）中的幻觉现象。幻觉指LVLMs生成与图像内容不符的描述，限制其广泛应用。AutoHallusion通过异常对象插入、配对对象插入和相关对象删除三种策略，揭示LVLMs在处理视觉信息时的弱点。实验结果显示，该框架能在多种SOTA模型上以高成功率引发幻觉，为改进模型提供宝贵线索。未来将提升图像质量和扩展问题设计范围。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.10900
• 12.31 08:33:42
  发表了文章 2024-12-31 08:33:42

  NeurIPS 2024 (Oral)：如何量化与提升思维链的推理能力边界？

  论文提出推理边界框架（RBF），通过定义推理边界（RB）及其组合定律，提供了一种量化CoT上限的新方法，并提出了三种类别的RB及优化策略。该研究在27个模型和5个任务上进行了广泛实验，验证了RBF的有效性，为理解与优化LLMs的推理能力提供了新见解。 此外，MIT的一项研究探讨了完全微调和低秩适配（LoRA）的差异。尽管两者在模型准确性上相似，但它们在谱结构、泛化行为和参数空间访问方面存在显著不同。完全微调保留了预训练模型的大部分谱结构，而LoRA引入了“入侵维度”，导致在多任务学习中的泛化能力较差。研究还提出了一些减少入侵维度影响的方法，以改善LoRA模型的表现。
• 12.30 08:46:31
  发表了文章 2024-12-30 08:46:31

  揭示Transformer重要缺陷！北大提出傅里叶分析神经网络FAN，填补周期性特征建模缺陷

  近年来，神经网络在MLP和Transformer等模型上取得显著进展，但在处理周期性特征时存在缺陷。北京大学提出傅里叶分析网络（FAN），基于傅里叶分析建模周期性现象。FAN具有更少的参数、更好的周期性建模能力和广泛的应用范围，在符号公式表示、时间序列预测和语言建模等任务中表现出色。实验表明，FAN能更好地理解周期性特征，超越现有模型。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.02675.pdf
• 12.30 08:46:26
  发表了文章 2024-12-30 08:46:26

  不让视觉语言模型盲猜，性能竟直接提升一倍？

  近年来，视觉语言模型（VLMs）在视觉问答（VQA）任务中取得进展，但最新研究NaturalBench揭示其面对自然对抗样本时的不足。该研究通过10,000个经人类验证的VQA样本，评估53种先进VLMs，发现它们的表现落后于人类50%-70%。NaturalBench采用以视觉为中心的设计，强调组合性和减少偏见，为VLMs的改进提供了方向。论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.14669
• 12.30 08:46:19
  发表了文章 2024-12-30 08:46:19

  MetaGPT开源自动生成智能体工作流，4.55%成本超GPT-4o

  AFlow是由Jiayi Zhang等学者提出的一项新研究，发表于arXiv。它通过将工作流优化问题转化为代码表示空间中的搜索，并引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，实现了高效的工作流自动化生成与优化。在六个基准数据集上，AFlow性能比现有基线平均提高5.7%，并使小模型以较低成本超越GPT-4。尽管存在一些局限性，如通用性和计算复杂度，AFlow为降低大型语言模型应用成本提供了新思路，推动了人工智能技术的进步。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.10762。
• 12.27 08:51:07
  发表了文章 2024-12-27 08:51:07

  聚焦视听触感官协同配合的具身精细操纵，人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战

  中国人民大学胡迪团队提出MS-Bot方法，通过阶段性引导的动态多感官融合，使机器人能像人类一样灵活运用视觉、听觉和触觉完成复杂任务。实验表明，该方法提高了操作准确性和效率，但仍面临数据依赖、计算复杂度和泛化能力等挑战。论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.01366v2
• 12.27 08:51:01
  发表了文章 2024-12-27 08:51:01

  智能体首次达到Kaggle Grandmaster水平，华为用结构化推理补齐思维链短板

  近日，华为诺亚方舟实验室与伦敦大学学院（UCL）联合开发的智能体Agent K v1.0在Kaggle竞赛中达到Grandmaster水平，引发广泛关注。该智能体采用创新的结构化推理框架，优化长期和短期记忆，动态处理复杂推理任务。通过自动化协议，Agent K v1.0能自动完成数据收集、清理、预处理等任务，并在多种数据模态下取得优异成绩。其Elo-MMR评分位于前38%，获得多枚奖牌，展示了强大的预测和决策能力。这一突破为AI在数据科学领域的应用开辟了新可能，但也需关注其局限性和伦理影响。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.03562。