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在探索人工智能边界时，我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角，进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候，无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。
就在刚刚，特斯拉CV负责人Ethan Knight被曝已经离职，转投xAI。网友纷纷猜测：马斯克这是要放弃特斯拉FSD了？他急忙澄清道：特斯拉在自动驾驶上正在拼命加速，而AI的人才争夺战，才是最疯狂的！
如果让你在互联网上给大模型选一本中文教材，你会去哪里取材？是知乎，是豆瓣，还是微博？一个研究团队为了构建高质量的中文指令微调数据集，对这些社交媒体进行了测试，想找到训练大模型最好的中文预料，结果答案保证让你大跌眼镜——
「被门夹过的核桃，还能补脑吗？」
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
要不他们可能就跳槽到 OpenAI 了。当全球首富埃隆・马斯克（Elon Musk）建立 xAI，准备与 OpenAI、谷歌竞争大模型时，他必须与众多科技巨头、初创公司争夺人才。不过，他使用了一些取巧的办法：从自家的特斯拉挖来了几名优秀工程师。
离大谱了，弱智吧登上正经AI论文，还成了最好的中文训练数据？？
大模型长文本能力测试，又有新方法了！
JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。
随着生成模型（如 ChatGPT、扩散模型）飞速发展，一方面，生成数据质量越来越高，到了以假乱真的程度；另一方面，随着模型越来越大，也使得人类世界的真实数据即将枯竭。