搜索
科研成果「复现」新革命！还在为堆积如山的论文和难以复现的代码发愁吗？Paper2Code能直接「阅读」机器学习论文，自动生成高质量、可运行的代码库。它通过智能规划、分析、生成三步，效率远超人类，有望极大加速科研迭代，告别「重复造轮子」的烦恼！
自己「打脸」自己？
PaperBench 是一个由 OpenAI 开发的基准测试，旨在评估 AI Agent 复现尖端 AI 研究的能 力。它专注于测试 AI 是否能理解研究论文、独立开发代码并执行实验以复现研究结果。
刚刚开源的新基准测试PaperBench，6款前沿大模型驱动智能体PK复现AI顶会论文，新版Claude-3.5-Sonnet显著超越o1/r1排名第一。与去年10月OpenAI考验Agent机器学习代码工程能力MLE-Bnch相比，PaperBench更考验综合能力，不再是只执行单一任务。
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
刚刚，人工智能顶会 NeurIPS 公布了今年的最佳论文（包括 Best Paper 和 Best Paper Runner-up，大会注册者可以看到）。
这是 AI 智能体在大部分科学研究中超越人类的第一个案例，或许会彻底改变人类与科学文献互动的方式。
近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。
Nature的一篇文章透露：你发过的paper，很可能已经被拿去训练模型了！有的出版商靠卖数据，已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们，却拿不到一分钱，这合理吗？
最近，新加坡国立大学联合南洋理工大学和哈工深的研究人员共同提出了一个全新的视频推理框架，这也是首次大模型推理社区提出的面向视频的思维链框架（Video-of-Thought， VoT）。视频思维链VoT让视频多模态大语言模型在复杂视频的理解和推理性能上大幅提升。该工作已被ICML 2024录用为Oral paper。