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ChatGPT遇到这些人名开始自闭，OpenAI回应了

最近几天，ChatGPT 惊现神秘 Bug，当被问及「David Mayer」这个名字时，它拒绝回答问题。如果你试图让它回答，聊天会立即结束。图源： —— 密码、谜语、技巧等，但都不起作用。

OpenAI 迎来首位首席营销官，千亿美元 AI 帝国加速商业化

OpenAI 正加速推进商业化发展，任命 Kate Rouch 为其首位首席营销官（CMO），预示着公司将加大市场推广力度，以应对日益增长的 AI 产品需求。

亚马逊 AWS AI 训练芯片 Trainium2 实例全面可用，公布下代 3nm Trainium3

亚马逊 AWS 还推出了聚合 64 颗 Trainium2 芯片的 UltraServer 大型 AI 训练系统，并计划同 Anthropic 构建超大规模 AI 计算集群。

是什么阻碍了CIO制定AI战略？其中之一就是他们自己的AI学习曲线

许多CIO会向同行学习以了解更多关于AI的知识，但只有少数人认为其他CIO比自己懂得多，这个问题也许只有自我教育才能解决。在企业内部部署AI的压力下，大多数CIO担心自己对这项快速变化的技术缺乏必要的了解。在Salesforce调查的CIO中，超过五分之三的人表示，他们被期望对AI的了解超出自己的实际水平，这可能导致大规模的、代价高昂的部署错误。

分布式机器学习系统：设计原理、优化策略与实践经验

人工智能领域正在经历一场深刻的变革。随着深度学习模型的规模呈指数级增长，我们正面临着前所未有的计算挑战。当前最先进的语言模型动辄包含数千亿个参数，这种规模的模型训练已经远远超出了单机系统的处理能力。

ICLR审稿集体搞抽象！评审结果写半句，还有的求ta也不审，网友：科研人自己的春晚

今天，ICLR 2025的discussion phase的ddl已经截止。回看过去14天的讨论过程，可太精彩了！各大平台上随手一翻就是作者们的吐槽大会，都在无语这届ICLR评审的各种奇葩乱象。

特别是随着AI大模型技术的突破，AI在创意生成、知识处理、智能对话等领域的应用前景更是令人期待。然而，AI应用的高门槛却使众多企业和高校望而却步：在项目概念验证（PoC）阶段，企业面临难以迅速评估AI应用成效的挑战，导致项目推进充满不确定性；从环境配置到系统集成，AI项目的实施通常需要专业技术团队的支撑，而漫长的开发周期及高昂的人力成本则构成重大负担；AI应用系统上线后，持续的运维、升级与优化等投入，亦对企业造成持久的财务压力；使用公有云AI服务时，企业的数据安全难以得到充分保障；如何以更低的成本、更便捷的部署方式、更有效的安全保障来开启AI应用之旅，成为了企业与高校亟待解决的关键问题。为此，联想携手英特尔特别策划“AI落地快人一步，低门槛价值验证新模式”主题直播。

新瓜不断！2024NeurIPS最佳论文，花落字节起诉的实习生

时隔两个月，字节模型遭攻击事件又有新后续。今年10月份，字节商业化内部模型商业化内部模型训练遭实习生攻击一事闹得满城风雨，后这位名为田柯宇的实习生便被开除并被要求赔偿字节的侵权损失800万元及合理支出2万元。本以为这个瓜会以字节的“雷霆手段”告一段落，没想到就在刚刚，事件迎来了大扭转。

阿里多模态检索智能体，自带o1式思考过程！复杂问题逐步拆解，动态调整下一步检索策略

多模态检索增强生成（mRAG）也有o1思考推理那味儿了！阿里通义实验室新研究推出自适应规划的多模态检索智能体。名叫OmniSearch，它能模拟人类解决问题的思维方式，将复杂问题逐步拆解进行智能检索规划。

尽管存在不确定性，首席信息官们仍希望加强人工智能治理

随着人工智能的使用、创新和监管混乱超过了已批准的标准，IT领导者只能开发内部方法来降低人工智能风险，依靠框架、工具和他们的同事来正确使用人工智能。随着越来越多的人工智能项目从概念验证转向生产，首席信息官将承担额外的压力，制定人工智能治理政策，以保护企业和他们的工作。观察人士表示，美国政府和欧盟以及顶级市场研究人员并不缺乏人工智能治理框架，但毫无疑问，随着新一代人工智能创新超过正式标准，首席信息官们将需要在2025年制定和完善内部人工智能治理政策，并在这一过程中争取整个高管层的参与，以确保他们不是一个人。

仅总参数量0.1%、单GPU 15分钟完成微调，人类基因组基础模型NT登Nature子刊

编辑 | 萝卜皮从 DNA 序列预测分子表型仍然是基因组学中的一个长期挑战，通常是由于注释数据有限以及无法在任务之间转移学习所致。在这里，英国伦敦 InstaDeep 的研究人员提出了在 DNA 序列上进行预训练的基础模型，称为 Nucleotide Transformer；其参数范围从 5000 万到 25 亿，并整合了来自 3,202 个人类基因组和 850 个不同物种基因组的信息。这些 Transformer 模型可生成特定上下文的核苷酸序列表示，即使在低数据环境下也能实现准确预测。

开源全家桶又添一“元”，腾讯混元大模型公布最新进展

刚刚，腾讯混元大模型公布最新进展：正式上线视频生成能力，这是继文生文、文生图、3D生成之后的又一新里程碑。与此同时，腾讯开源该视频生成大模型，参数量130亿，是当前最大的视频开源模型。 “用户只需要输入一段描述，即可生成视频，”腾讯混元相关负责人透露，目前的生成视频支持中英文双语输入、多种视频尺寸以及多种视频清晰度。

“云计算一哥”一口气发布六个大模型、3nm芯片！多模态还要搞Any-to-Any

就在刚刚，云计算一哥亚马逊云科技，在大模型这件事儿上搞了波大的——亚马逊CEO Andy Jassy亲自站台re:Invent24，发布自家新款AI多模态系列大模型，名曰Amazon Nova。而且是一口气涵盖文本对话、图片生成、视频生成，甚至直接吐露一个小目标：将来我们不仅要Speech to Speech，更要Any-to-Any！整体而言，Amazon Nova系列中的所有模型，均以功能和尺寸来划分。

利用人工智能实现高效物流和绿色解决方案的智能路线

通过先进的路线优化技术，研究人工智能在提高物流效率和促进环境可持续性方面的作用。对高效物流日益增长的需求和对环境可持续性的迫切需求需要创新的解决方案来优化运输路线和减少温室气体排放。本研究探讨了人工智能（AI）在提高物流效率和减少环境影响方面的作用，方法是利用现实世界的工业物流数据集，应用各种回归模型来预测运输时间和排放。

一次推理，实现六大3D点云分割任务！华科发布大一统算法UniSeg3D，性能新SOTA

三维场景理解在虚拟现实和具身智能等技术中具有广泛应用，吸引了研究者们的极大关注。 3D点云分割任务是三维场景理解中的重要组成部分，涵盖了实例分割、语义分割和全景分割，以及交互式分割、参考分割和开放词汇分割等子任务。尽管针对相关任务的研究已经取得引人注目的进展，但现有研究往往聚焦于单一任务领域，从而导致三维场景理解局限于单一任务视角，忽视了不同任务之间的内在关联性。