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谷歌 Agent 首次发现真实世界代码漏洞：抢救全球数亿设备，有望挽回数十亿美元损失
AI 首次发现真实世界中的重大安全漏洞？ SQLite 中的一个漏洞，幸运地被谷歌研究者的 AI Agent 发现了，修复后并未造成任何损失。 莫非 AI 再进化一番，微软的全球蓝屏事故就可以永久避免了？- 5
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Meta用《圣经》训练超多谈话模型：辨别1107种、辨认4017种谈话
在《圣经》中有一个巴别塔的故事，说是人类联合起来计划兴建一座高塔，希望能通往天堂，但神扰乱了人类的谈话，计划也就因此失败。到了今天，AI 技术有望拆除人类谈话之间的藩篱，帮助人类造出文明的巴别塔。- 7
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斯坦福最新研究警告：别太迷信大模型出现本领，那是襟怀挑选的结果
大模型出现后，出现这一术语开始流行起来，通常表述为在小规模模型中不存在，但在大规模模型中存在的本领。但斯坦福大学的研究者对 LLM 拥有出现本领的说法提出了质疑，他们认为是人为挑选襟怀方式的结果。- 6
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用消息传递求解偏微分方程，ML大牛Max Welling等用全神经求解器做到了更强、更快
对于求解偏微分方程来说，阿姆斯特丹大学、高通 AI 研究院的研究者最近推出的 MP-PDE 求解器又提供了一个选择。- 8
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比照进修引领弱标签进修新SOTA，浙大新研究入选ICLR Oral
本文介绍浙江大学、威斯康星大学麦迪逊分校等机构的最新工作 PiCO，相关论文已被 ICLR 2022 录用（Oral, Top 1.59%)！偏标签进修 (Partial Label Learning, PLL) 是一个经典的弱监视进修问题，它允许每一个训练样本关联一个候选的标签聚集，适用于许多具有标签不确定性的的现实世界数据标注场景。然而，现存的 PLL 算法与完全监视下的格式依然存在较大差距。…- 3
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归一化提高预训练、缓解梯度不匹配，Facebook的模型超越GPT-3
来自 Facebook AI 的研究者提出了 NormFormer，该模型能够更快地达到目标预训练的疑心度，更好地实现预训练疑心度和下游义务机能。- 7
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