证明AI研究不再是高成本领域 ...

在人工智能（AI）领域，许多研究者不断探索AI模型的思维过程，以提高其准确性和效率。最近，加州大学伯克利分校的教授Alex ...

美国宾夕法尼亚大学的化学工程师珍妮弗·威尔科克斯（Jennifer ...

随着人们越来越依赖大模型，本文最初描述的基于大模型出考试题，将会在未来变得越来越普遍，进而潜移默化地影响人类学生的思考模式，也许会让我们的下一代变得啰啰嗦嗦，或者看文章时只关注特定细节，尤其是头尾部的（考核中的重点）。

总之，UC伯克利的动作Tokenizer无疑是一个令人振奋的技术进步。它不仅提升了动作识别的效率，还为未来的智能交互提供了新的可能性。在这个大流行后，AI技术的发展应以人为本，努力平衡技术进步与社会和谐的关系。未来的挑战是如何在不断追求效率和创新的同 ...

分析认为，大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战，OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。

斯坦福培养了不少著名人士。共有84位斯坦福大学的校友、教授及研究人员曾获得诺贝尔奖、29位曾获得图灵奖、8位曾获得过菲尔兹奖。其校友涵盖30名富豪企业家及17名NASA太空员美国三校博士后/访问学者（美国加州州立大学、斯坦福大学、伯克利加州大学）博士后金融学博士，美国三校在世界大学排名如何？，亦为培养最多美国国会成员的院校之一。斯坦福校友创办了众多著名的公司机构，如：谷歌、雅虎、惠普、耐克、太阳计 ...

论文提出的通过自教推力器、A*算法等方法进行合成的元链式思维（Meta-CoT）的框架，通过显式建模推理过程和搜索过程，使得LLMs在各项常见的实验任务中进行复杂推理的表现都有所提升。

2025-01-22 14:50发布于北京新智元官方账号 ...

【导读】 研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。

最近，加州大学伯克利分校、沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技城（KACST）和华盛顿大学的研究人员发表了一项研究，首次系统评价了大模型提问的能力，并指出大模型和人类的提问模式存在显著差异。 这项研究基于维基百科的文本，将文本拆分为 86 万个段落，之后通过亚马逊 Mechanical Turk 众包平台，由人类参与者为每个段落撰写对应的题目及答案，人类给出的文本将作为评估大模型的基准。

今年夏天，来自全球的年轻音乐家们将汇聚在美国波士顿，参与备受瞩目的伯克利音乐学院夏季高中作曲专业强化课程。这项为期两周的独特项目，专为充满热情和创造力的年轻作曲家而设，提供了一个难得的机会，帮助他们发展个人作曲风格，并在顶尖教师的指导下磨练技术。无论你是刚刚开始探索音乐创作，还是寻求更高层次的艺术表达，这个盛事都将成为你音乐旅程中的重要一环。