机器之心报道坐拥世界最大的搜索业务，谷歌一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入，让两位创始人谢尔盖?布林(SergeyBrin)和拉里?（LarryPage）可以退居二线，安心享受生活。1997年9月15日，谢尔盖?布林和拉里·佩吉注册了

本文第一作者为清华大学计算机系本科生钱成，何秉翔。两人均为THUNLP成员。钱成主要研究兴趣为工具学习，大模型驱动智能体，即将就读UIUC博士。何秉翔主要研究兴趣为大模型对齐与安全，即将就读清华大学博士。本文通讯作者为从鑫与林衍凯，指导教师

本文第一作者为斯坦福大学研究生蔡闻骁，此前，他以绩点第一名的成绩在东南大学取得学士学位。他的研究兴趣为多模态大模型、具身智能。此工作为其在上海交通大学访问和北京智源人工智能研究院实习期间完成，导师为本文通讯作者赵波教授。此前，李飞飞老师提出

机器之心报道这几年，人们都在谈论大模型。特别是在ScalingLaw的指导下，人们寄希望于将更大规模的数据用于训练，以无限提升模型的智能水平。在中国，「数据」作为一种与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，价值越来越被重视。近年来，中国数

机器之心报道实时游戏内的指导和分析，助力你的上分路。《英雄联盟》（LOL）作为经典MOBA游戏，自2009年发布至今，因其深度策略性及强烈的竞技性一直受到全球玩家的喜爱。丰富多样的英雄角色、精妙的团队合作和紧张刺激的比赛氛围，每一局都需要你

机器之心报道天玑旗舰芯片，正在引领AI手机新时代。最近一段时间，端侧生成式AI上游的「军备竞赛」异常激烈。上个星期，联发科技（MediaTek）举行了首届天玑开发者大会2024（MDDC2024），正式发布最新一代芯片与AI工具。苹果为新一

如今的生成式AI在人工智能领域迅猛发展，在计算机视觉中，图像和视频生成技术已日渐成熟，如Midjourney、StableVideoDiffusion[1]等模型广泛应用。然而，三维视觉领域的生成模型仍面临挑战。目前的3D模型生成技术通常基

机器之心报道有了StoryDiffusion，更加一致性的图像和视频生成得到了保障。两天前，图灵奖得主YannLeCun转载了「自己登上月球去探索」的长篇漫画，引起了网友的热议。其实，产出这些漫画的研究出自南开大学、字节跳动等机构。在《St

机器之心报道机器之心编辑部「不怕AI消灭人类，就怕用AI的人太聪明。」今年2月份，OpenAI发布了人工智能文生视频大模型Sora，并放出了第一批视频片段，掀起了AI生成视频浪潮。目前，Sora仍未进行公测，只有一些视觉艺术家、设计师、电影

近期，大语言模型、文生图模型等大规模AI模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。上述挑战催

指代分割(ReferringImageSegmentation，RIS)是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。RIS技术的突破有望在人机交互、图像编辑、

机器之心报道又是一张历史性大合照。今天，黄仁勋又来送AI芯片了，还是超强悍的那种。OpenAI联合创始人、总裁GregBrockman发推，晒出了自己、OpenAICEO奥特曼与英伟达创始人兼CEO黄仁勋的合照。他表示，老黄亲自为OpenA

机器之心发布机器之心编辑部Open-Sora在开源社区悄悄更新了，现在单镜头支持长达16秒的视频生成，分辨率最高可达720p，并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们来试试效果。生成

机器之心报道机器之心编辑部该有人给出个标准了。「AI手机」到底是什么？这个问题至今还没有结论。ChatGPT出现后，科技界迎来技术爆发。自去年底开始，新一代的旗舰手机纷纷引入大模型，它们有的实现了大模型端侧落地，有的推进端云一体，配置了多种

人类正在迎来人工智能领域的爆炸式更新，技术向未知拓展的每一步，几乎都引起惊人的关注度。在人工智能边界扩张的过程中，重要赛道的技术路线创新与分歧并存。技术先锋者的判断和选择，影响着众多跟随者的脚步。过去一年，机器之心独家率先将月之暗面、生数科

机器之心报道机器之心编辑部图像编辑这一块，还得看Adobe。刚刚，Adobe正式宣布推出新的图像生成模型FireflyImage3，即日起在FireflyWeb应用程序、AdobePhotoshop和AdobeInDesign中提供测试版，

机器之心发布机器之心编辑部在2023年的“百模大战”中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。尽管国内外存在多个模型能力

机器之心报道引入混合深度，DeepMind新设计可大幅提升Transformer效率。Transformer的重要性无需多言，目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术，其中一个重要的改进方向是提升Transformer的效率，比如让其具

机器之心报道在AIforMath领域，如果你一直找不到合适的资源，这份清单或许会有帮助。刚刚，著名数学家陶哲轩的个人博客又更新了，这次他们整理了一份有用的资源列表，该资源专注于AIforMath，专为那些希望进入数学AI领域的人提供帮助。这

机器之心发布机器之心编辑部新一代视觉生成范式「VAR:VisualAutoRegressive」视觉自回归来了！使GPT风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型，并观察到与大语言模型相似的ScalingLaws缩放定律、Zero-shot