想象你正在玩一个侦探游戏。你手里有几条零散的线索："奥巴马的妻子是米歇尔"、"米歇尔出生于1964年"、"《欢乐满人间》电影上映于1964年"。现在有人问你："与奥巴马妻子出生同年上映的电影是什么？"要回答这个问题，你需要将多条线索串联起来，从奥巴马→他的妻子→她的出生年份→该年份上映的电影，最终得出答案。

Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统，通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括：将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话，嘴型与语音同步，为实时数字人交互技术开辟了新可能。

这篇研究探讨了模型合并技术在大型语言模型预训练中的应用。字节跳动Seed团队通过从百万到千亿参数级别的系统实验证明，在稳定训练阶段合并检查点不仅显著提升模型性能，还能准确预测学习率衰减效果，大大节省计算资源。研究提出的PMA策略使恒定学习率训练后通过简单合并就能获得相当于完成衰减训练的效果。此外，他们还发现该技术能有效提高训练稳定性，避免训练崩溃。通过全面实验分析，研究为开源社区提供了实用的预训练模型合并指南。

印度南部特伦甘纳邦政府正与多家农业援助组织及技术企业合作，启动了名为“Saagu Baagu”的突破性项目。该项目的重点是利用AI工具帮助7000名辣椒种植户，这也标志着新兴科技与农业的整合已经迈出重要一步。

英特尔旗下的 MobilEye 公司提出了一种独特的"之字形"策略，旨在开发自动驾驶技术并最终实现机器人出租车。该策略结合了 ADAS 系统的改进和限定场景下的高级自动驾驶功能，以期在安全性和适用范围之间取得平衡。这一方法有别于 Waymo 的高安全性优先策略和特斯拉的全面推广策略，为自动驾驶技术的发展提供了新的思路。

人工智能芯片初创公司Cerebras Systems称已解决美国外国投资委员会(CFIUS)对其资金来源的担忧,为计划中的首次公开募股(IPO)扫清了一个关键障碍。公司修改了与阿联酋G42的协议,限制其持有无表决权股份,以消除监管机构的顾虑。Cerebras正积极拓展客户群,计划在北美和法国部署大量AI加速器,以提供高性能推理即服务平台。

亚太区的政策制定者及风险与合规领导者将参加VMware Explore Singapore大会上举行的2023年VMware主权云峰会，共同探讨主权云的战略与挑战

总有人说“百岁”的IBM在新时代已经掉队，但笔者更愿意称其为“拓荒者”。

“我们在（治疗）时间上减少一分钟都会令患者的无残障寿命延长一周。”

微软注资10亿美元支持OpenAI人工智能研究开发，这项投资将帮助OpenAI追赶上谷歌和Facebook等资金雄厚的企业。

GameForge AI 是一款基于人工智能的游戏开发平台，可帮助用户轻松创建自己的游戏世界。本文介绍了 GameForge AI 的功能和使用方法，包括创建角色、场景和任务等。虽然 AI 生成速度较慢，但平台对游戏设计师、桌游爱好者和学生等用户都很有吸引力。与其他 AI 创作工具相比，GameForge AI 更注重构建复杂的叙事驱动型世界。

想象一下你在制作一道美食。你需要什么？当然是优质的食材，但同时也需要各种不同类型的食材来确保菜肴丰富多样。大语言模型的训练也面临着类似的挑战。

近期，英特尔、EXOR International、JMA Wireless和意大利电信（Telecom Italia）携手在意大利维罗纳（Verona, Italy）建立端到端智慧工厂，成为工业4.0数字化惠及各种规模制造商的一大案例。

在海外，TikTok无疑成为了探讨奥运话题的中心，来自世界各地的运动员每天在上面分享有趣的内容，引发了大量粉丝们热烈讨论。

让我们来看看那些使VVC区别于当前所使用的视频编码器的基础创新，以及高通技术公司为打造一个充满活力的VVC生态系统所做出的努力。

从目前的角度来看，量子计算很可能成为中期内最具颠覆性的技术之一。利用物质在亚原子层面上的特性，通过利用纠缠和叠加等奇特现象，某些类型的计算可以大幅加速。这些计算包括识别庞大数据集中的模式、解决涉及多个变量的复杂优化问题、加密信息的密码学等。量子计算的影响可能是巨大的，尽管一些人认为这一现实仍需时日。

上周，AWS全力拥抱了Iceberg。对于开发人员来说近乎无处不在的存储容器S3 Buckets又多了一层。

华为在北研所举办的 5G 发布会暨2019世界移动大会预沟通会上，用一系列 5G 新品和 5G 成绩告诉大家，5G 近在咫尺。

这项来自普渡大学的研究展示了一种名为Sherlock的创新框架，让视觉-语言模型具备自我纠错能力。研究者通过三阶段训练方法（SFT冷启动、轨迹级偏好训练和自我改进），使模型能像侦探一样发现并修正推理错误。仅使用20k标注数据，Sherlock在八项基准测试中超越了使用5-13倍数据量的现有模型，证明自我纠错不仅能提升AI可靠性，还能大幅降低训练成本。

麻省理工学院（MIT）与麻省总医院（MGH）宣布开发名为Sybil的深度学习模型，可利用单一CT扫描数据预测肺癌风险。相关研究已经于上击正式发表在《临床肿瘤学杂志》上，其中讨论了“以个性化潜在癌症风险评估工具服务高风险人群”的可能性。