MIT 的何恺明和 Lirui Wang 等人最近成功在“通用数据”上取得了进展，让机器人离拥有“ 通用大脑 ”的目标又近了一步。

荣耀Magic 7在AI技术方面进行了持续改进，并且在影像方面也从未松懈过。该产品新增了全焦段支持雅顾人像拍摄功能，在通过光影人像大模型突破明暗边界后，用户可以在不同焦段内轻松拍摄出令人印象深刻、通透、立体… ...

Meta 近日宣布，其 MobileLLM 模型现已向研究人员开放，用户可在 Hugging Face 平台上免费下载并使用这些模型，这些模型已与 Transformers 库全面集成。 这一举措旨在推动移动设备上的大型语言模型（LLM）的研究和开发 ...

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具体如何实现的呢？？ 众所周知，DiT（Diffusion Transformers）结合了扩散模型和Transformer架构的优势，通过模拟从噪声到数据的扩散过程，能够生成高质量图像和视频。 不过DiT并非完美无缺，自OpenAI发布Sora以来 ...

在近年来快速发展的机器人技术领域，探寻一种能够支持多种任务的“通用智能”解决方案变得愈发迫切。麻省理工学院（MIT）的何恺明教授及其团队刚刚公布了一项突破性的研究成果，使用创新的“异构预训练Transformers”（HPT）架构，标志着向“通用机器人预训练”的重要一步迈进。该研究的核心在于如何有效解决机器人训练中的数据异构性问题，从而降低数据收集成本，提高训练效率。

获得诺奖后不到24小时，Demis Hassabis就接受了《金融时报》记者Madhumita Murgia的采访，讨论了DeepMind下一步将要解决的重大难题、AI对科学进步的作用，以及他本人对AGI之路的前景预测。

在大语言模型中，不同的注意力头表现出各异的注意力模式和扩展规则：有的关注全局信息，有的则聚焦局部；有的注意力范围随输入长度增加而扩展，有的则保持不变。然而，现有的统一稀疏注意力机制破坏了这些固有的特性。

相比之下，LSTM和GRU的运行时间随序列长度线性增加。所以序列长度为512时，minGRU和minLSTM的训练加速了175倍和235倍；序列长度为4096时，加速比达到了1324和1361。

刘德华主演的《焚城》11月7日在本地正式公映，但率先在1日至3日预映，吸引观众入场而冲入上周10大票房，对电影接下来的票房走势可谓开了个好兆头。他在另一部电影《危机航线》中饰演一个打12个的英雄，该片自10月10日上映以来，一直保持在10大票房的前五 ...

阿里巴巴通义实验室 最新 研究表明，现有的文生图 Diffusion Transformer 模型其实已经具备生成多张具有特定关系图像的能力，只需稍加“点拨”就能“融会贯通”，生成高质量的多图集。

在一次深度对话中，Waymo联合首席执行官Dmitri ...