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MIT、OpenAI等震撼力作：AI首次自主发现人工生命！人类窥见上帝造物
就在刚刚，由Transformer八子创立的Sakana AI，联合来自MIT、OpenAI、瑞士AI实验室IDSIA等机构的研究人员，提出了「自动搜索人工生命」的新算法！ 论文地址：，世界上首个「AI科学家」便是由Sakana AI提出的——就是可以独立搞科研，完全不需要人类插手的那种。 不仅如此，它当时还直接一口气肝出了10篇论文。
12/25/2024 2:10:00 PM
新智元
首次！大模型自动搜索人工生命，做出AI科学家的Sakana AI又放大招
2024 临近尾声，AI 又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。 今年 8 月，Transformer 论文作者之一的 Llion Jones 与前谷歌研究人员 David Ha 共同创立的人工智能公司 Sakana AI 造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统」。 他们称之为 AI Scientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现 AI 系统，Transformer 作者创业公司 Sakana AI 推出 AI Scientist》。
12/25/2024 12:52:00 PM
机器之心
模拟生命体，智源线虫登上Nature子刊封面，探索AGI的第三条路径
智源研究院提出了 BAAIWorm 天宝 -- 一个全新的、基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。 BAAIWorm 天宝通过构建线虫的精细神经系统、身体和环境模型，为探索大脑与行为之间的神经机制提供重要研究平台。 2024 年 12 月 16 日，智源研究院理事长黄铁军和生命模拟研究中心马雷等共同关于 BAAIWorm 天宝的重要进展在国际著名科学期刊《自然・计算科学》（Nature Computational Science）上发表，并于 12 月 21 日被选为期刊封面故事。
12/25/2024 12:46:00 PM
机器之心
终于等来能塞进手机的文生图模型！十分之一体量，SnapGen实现百分百的效果
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。 过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。 如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。
12/25/2024 12:43:00 PM
机器之心
哪家AI能成卧底之王？淘天技术团队发布多智能体博弈游戏平台WiS
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。 过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。 如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。
12/25/2024 12:40:00 PM
机器之心
传OpenAI考虑亲自下场打造人形机器人，此前已投资多家机器人公司
据最新报道，人工智能领域的先驱OpenAI正在考虑亲自进入人形机器人市场。 这一消息由The . Information披露，该公司内部人士透露了这一战略动向。
12/25/2024 11:30:43 AM
小菲
阿里通义千问开源视觉推理模型 QVQ-72B-Preview：像物理学家一样思考
阿里通义千问 Qwen 团队今天（12 月 25 日）发布博文，宣布基于 Qwen2-VL-72B 构建，推出 QVQ-72B-Preview 开源视觉推理模型，能够像物理学大师一样，面对复杂的物理问题，沉着冷静地通过逻辑推理找到解决方案。
12/25/2024 11:29:25 AM
故渊
2024年AI领域的四大新闻和2025年的一个重要预测
从各项指标来看，2024年是迄今为止AI领域最具突破性的一年，至少从这项技术的商业化角度来看是如此。 由2022年底ChatGPT的推出所引发的大型语言模型(LLM)热潮并未显现任何减缓迹象，不仅OpenAI和微软、Meta、谷歌等老牌科技巨头推出了众多新的LLM，还有许多其他初创公司和个人开发者也投身其中。 有关AI研究放缓的报道，即便不是毫无根据，至少在目前来看也是被夸大其词了。
12/25/2024 11:26:28 AM
Carl Franzen
OpenAI被曝自研人形机器人，四年前因缺数据解散团队，如今要用机器人数据反哺大模型了
o3之后，OpenAI下一个项目曝光了：人形机器人这次不只是投资像Figure、1x和Physical Intelligence这样的机器人初创公司，也不只是算法团队搞机器人强化学习。 而是自己涉足硬件，研发有双臂、双腿的实体人形机器人。 Information的消息称，两位直接了解这个项目的人透露了这个消息。
12/25/2024 10:58:29 AM
智源线虫登上Nature子刊封面，具身元年尾声深长
智源研究院提出了BAAIWorm天宝--一个全新的、基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。 BAAIWorm天宝通过构建线虫的精细神经系统、身体和环境模型，为探索大脑与行为之间的神经机制提供重要研究平台。 2024年12月16日，智源研究院理事长黄铁军和生命模拟研究中心马雷等共同关于BAAIWorm天宝的重要进展在国际著名科学期刊《自然·计算科学》（Nature Computational Science）上发表，并于12月21日被选为期刊封面故事。
12/25/2024 10:30:00 AM
星瑶
了解世界还是预测未来？一场关于自动驾驶世界模型的祛魅（清华最新综述）！
写在前面 & 笔者的个人理解清华大学最新的综述。 由于多模态大语言模型（如GPT-4）和视频生成模型（如Sora）的进步，世界模型的概念受到了极大的关注，这是追求通用人工智能的核心。 这项调查对世界模型的文献进行了全面的回顾。
12/25/2024 9:50:00 AM
自动驾驶之心
中国首次！高文院士获得 IEEE 社会基础设施创新奖
作者｜朱可轩编辑｜陈彩娴近日，IEEE奖励委员会官网()正式公布了 2025 年度“IEEE技术领域奖”（IEEE Technical Field Awards）获奖名单。 中国工程院院士、北京大学博雅讲席教授、鹏城实验室主任、数字音视频编解码技术标准（AVS）工作组组长高文因其在高性能人工智能计算基础设施和高效视频编码方面的贡献和领导地位，获得 2025 年度“IEEE社会基础设施创新奖”(IEEE Innovation in Societal Infrastructure Award)。 IEEE 每年都会设立技术领域奖，“IEEE社会基础设施创新奖”则设立于 2011 年，至今表彰了 18 位获奖者，高文院士是首位获得该奖项的中国科学家。
12/25/2024 9:39:00 AM
朱可轩
机器人端侧模型的十字路口
作者｜朱可轩编辑｜陈彩娴自 2023 年以来，以大模型为代表的人工智能与以具身智能为代表的机器人成为科技发展的两股重要力量。 与此同时，将人工智能算法、尤其是大模型应用于进一步提升机器人智能水平也成为一个自然而然的趋势。 在这个背景下，“机器人学习”、“具身大脑”成为炙手可热的名词。
12/25/2024 9:34:00 AM
朱可轩
人工智能生成的攻击对云的影响较小
过去几年，人们非常关注人工智能 (AI) 技术的发展状况及其对网络安全的影响。 在许多行业中，与人工智能攻击相关的风险仍然存在且令人担忧，尤其是全球平均数据泄露成本比去年增加了 10% 。 然而，根据 IBM X-Force 团队发布的最新《云威胁形势报告》，针对云计算环境的人工智能攻击的近期威胁实际上相对较低。
12/25/2024 9:30:02 AM
铸盾安全
谷歌被曝正使用 Anthropic 的 Claude 模型来改进其 Gemini AI
据 TechCrunch 获得的内部通信内容显示，参与改进谷歌 Gemini 人工智能模型的承包商正在将其答案与 Anthropic 的竞品模型 Claude 的输出进行比较。此举引发了谷歌是否获得 Anthropic 授权使用 Claude 进行测试的合规性质疑。
12/25/2024 9:28:55 AM
远洋
CFO应该理性拥抱Gen-AI
译者 | 风车云马审校 | 重楼随着生成式人工智能（Gen-AI）铺天盖地的宣传，首席财务官们（CFO）往往按捺不住内心的焦虑，不得不关注 Gen-AI 的采用成本或其近期可能产生的影响。 但我相信CFO一定会打破传统惯例，并成为组织内Gen-AI技术倡导者，原因有以下三个方面：CFO的角色正在从财务管理扩展到战略领导层；金融领域已经出现采用 Gen-AI 的商业案例；就像云技术那样，如果完全不采用 Gen-AI 可能会导致竞争风险，因为 Gen-AI会很快从“个性品”演变为“必需品”。 首席财务官的角色扮演CFO打破人工智能传统方法的首要原因是他们在企业中所扮演角色的扩展。
12/25/2024 8:09:37 AM
张怡
大模型AI运用——AgentScope
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各行各业的应用越来越广泛，尤其是在IT运维领域，AI的应用正逐渐改变着传统的工作模式。 本文将讲述如何在我们本地来部署一个我们自己的ai小助手。 文中所运用的工具AgentScope：一款全新的Multi-Agent框架，专为应用开发者打造，提供高易用、高可靠的编程体验，支持纯Python编程，内置丰富的API。
12/25/2024 8:02:17 AM
甄毅伟
设置机器学习管道的初学者指南
译者 | 陈峻审校 | 重楼不知你是否知晓，构建和运行机器学习（Machine Learning，ML）模型通常是一个虽有益但耗时且复杂的过程。 其中包括：数据准备、特征生成、模型拟合、以及验证和部署等阶段。 更重要的是，随着数据趋势的变化，这些模型需要保持更新。
12/25/2024 8:00:00 AM
陈峻