研究
微软1bit LLM新研究：原生4bit激活值量化，可充分利用新一代GPU对4bit计算的原生支持
微软又有“1 bit LLM”新成果了——发布BitNet v2框架，为1 bit LLM实现了原生4 bit激活值量化，由此可充分利用新一代GPU（如GB200）对4 bit计算的原生支持能力。 同时减少内存带宽&提升计算效率。 之前，微软持续研究BitNet b1.58，把LLM的权重量化到1.58-bit，显著降低延迟、内存占用等推理成本。
4/30/2025 9:16:00 AM
量子位
瑞士研究人员承认在 Reddit 上秘密发布 AI 生成内容，涉嫌违反伦理
瑞士苏黎世大学的研究人员承认，他们在著名的 Reddit 社区 r/changemyview 上秘密发布了由人工智能生成的帖子，目的是为了科学研究。 研究人员在一份草稿报告中指出，r/changemyview 是一个用户分享各种观点的地方，旨在通过提出论据和反论据来挑战他人的观点，从而进行文明的讨论。 研究者希望通过该平台探讨大型语言模型（LLM）生成的内容是否能够改变读者的看法，因此他们以半自动化的 AI 账户参与了讨论。
4/29/2025 6:00:40 PM
AI在线
瑞士大学在 Reddit 上进行 AI 实验引发伦理争议
近期，瑞士苏黎世大学的一项实验在 Reddit 论坛引起了轩然大波。 研究团队悄悄在 r/ChangeMyView（CMV）这个社区中发布了由人工智能生成的评论，旨在研究大型语言模型(LLM)对改变观点的影响。 然而，这一行为遭到了广泛的批评，主要原因是未获得参与者的知情同意。
4/29/2025 3:00:40 PM
AI在线
研究发现人们对 AI 的即时风险忧虑高于远期生存威胁
近日，瑞士大学的一项新研究表明，大多数人对人工智能（AI）带来的即时风险，比如偏见、虚假信息和失业问题，表现出更强烈的关注，而对未来可能出现的生存威胁却显得相对冷漠。 这项研究涉及超过一万名来自美国和英国的参与者，揭示了公众对于 AI 风险的不同看法。 研究中，科学家们将参与者分为几组，一部分人阅读了关于 AI 可能引发的灾难性后果的文章，另一部分则关注当下的现实问题，如歧视和虚假信息，第三组则接触到 AI 的潜在好处。
4/29/2025 12:01:00 PM
AI在线
采样越多越聪明？隐式扩展颠覆认知，采样搜索如何挑出完美解
先让模型生成多个候选答案，再通过自我验证挑出「真金」。 基于采样的搜索在许多推理任务中表现优异，可关于它的扩展趋势，还有许多未解之谜。 随着采样数量的增加，模型的推理性能能否继续提升？
4/22/2025 8:50:00 AM
新智元
7B小模型写好学术论文，新框架告别AI引用幻觉，实测100%学生认可引用质量
学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。 这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。 现在，加拿大滑铁卢大学与卡内基梅隆大学的华人研究团队，提出了一种名为 ScholarCopilot 的智能学术写作大模型框架，专门针对学术场景，致力于精准地生成带有准确引用的学术文本。
4/11/2025 9:12:21 AM
量子位
数学大一统的惊人胜利！天才数学家用30年破解不可能，边看《星战》边写论文
一个与「数学大一统理论」相关的领域，一项长期以来被视作几乎不可能的数学证明，如今取得了突破。 在历经30年的努力后，数学家们证明了这个数学构想——几何Langlands Program。 著名数学家、Max Planck研究所的Peter Scholze（菲尔兹奖得主，他没有参与这项证明）兴奋地表示：看到它得到解决真是太好了。
4/8/2025 9:37:00 AM
新智元
攻破OpenAI o1/o3、DeepSeek R1防线，安全推理过程反成大模型「阿喀琉斯之踵」
本文共同第一作者是杜克大学计算进化智能中心的博士生郭士霆、张健一，导师为陈怡然教授。 在通往 AGI 的道路上，大型推理模型（LRMs）正以前所未有的速度迭代进化：OpenAI 的 o 系列模型凭借类人推理能力刷新多项基准，DeepSeek-R1 以极低的训练成本实现完全不输 o 系列模型的性能突破。 然而，在这股追求推理性能的浪潮之下，一个关乎技术伦理的隐忧正在浮现 —— 当模型运用自身强大的推理能力进行安全审查时，「展示安全推理思维链」这种透明化机制是否会暴露安全隐患？
3/10/2025 8:10:00 AM
机器之心
开源框架BioChatter助力生物医学研究，降低LLM使用门槛
近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，从内容创作到编程辅助，再到搜索引擎优化，无不展现出其强大的能力。 然而，在生物医学研究中，这些模型的应用仍面临着透明度、可重复性和定制化等方面的挑战。 针对这一问题，海德堡大学与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）联合提出了一个开源 Python 框架 ——BioChatter，旨在帮助生物医学研究人员更轻松地使用 LLMs。
3/5/2025 2:32:00 PM
AI在线
CVPR满分论文：一块2080Ti搞定数据蒸馏，GPU占用仅2G，来自上交大“最年轻博导”课题组
只要一块6年前的2080Ti，就能做大模型数据蒸馏？ 来自上交大EPIC实验室等机构的一项最新研究，提出了一种新的数据集蒸馏方法——NFCM。 与前SOTA相比，新方法的显存占用只有1/300，并且速度提升了20倍，相关论文获得了CVPR满分。
3/3/2025 12:13:15 PM
量子位
SymbyAI完成210万美元种子轮融资，打造科研专用AI工作空间
科学研究领域的创新者SymbyAI宣布完成210万美元种子轮融资，投资方包括Drive Capital和CharacterVC等知名机构。 这家专注于用人工智能简化科研流程的SaaS平台正在为研究人员创造一个前所未有的整合式工作环境。 SymbyAI由Ashia Livaudais和Michael House于去年共同创立，其诞生源于Livaudais亲身经历的科研困境。
3/1/2025 8:58:00 AM
AI在线
You.com 发布 AI 研究工具 ARI，可同时处理 400+ 个来源
You.com 推出了一款名为 “高级研究与洞察代理（ARI）” 的人工智能研究工具，这款工具承诺将彻底改变企业进行市场调研的方式。 ARI 能够同时分析超过400个数据源，从而将原本需要几周时间的研究报告生成过程缩短到几分钟。 You.com 的联合创始人兼首席执行官理查德・索彻在接受《VentureBeat》采访时表示:“整个知识工作领域正在发生变化，这将改变企业决策的速度和质量。
2/28/2025 10:34:00 AM
AI在线
谷歌发布最强「科研辅助神器」！能帮你提新idea，三大真实场景实证
在科学探索的过程中，研究人员需要对以往发表的文献进行观察总结，提出一些新颖、可行的研究方向，最后通过全面的实验进行idea验证。 科研人员需要对探索的宽度和深度进行平衡，由于精力有限，不能探索过多的研究方向，同时还要保证对目标主题的研究深度。 最近，谷歌、斯坦福大学等机构的研究人员开发了一个多智能体、基于Gemini 2.0的AI协同科研（AI co-scientist）系统，具备跨复杂主题的综合能力和进行长期规划、推理的能力，除了传统的文献综述、总结功能之外，还可以辅助科研人员提出新的、原创知识，或是基于先前的成果制定研究假设(hypotheses)和计划(proposal)。
2/26/2025 1:50:00 PM
新智元
与DeepSeek和Claude竞争升级！OpenAI"深度研究"功能面向所有付费ChatGPT用户开放
OpenAI 最近宣布，将其深度研究（Deep Research）功能扩展到所有 ChatGPT Plus、Team、Education 和 Enterprise 用户。 这项功能被许多专家视为自 ChatGPT 以来最具变革性的 AI 助手。 根据官方消息，这些用户每月将获得10次深度研究查询，而 Pro 用户则可享有每月120次查询的特权。
2/26/2025 9:18:00 AM
AI在线
AI蛋白质设计前沿教程，AAAI'25三大机构携手4小时全面剖析
精准预测和设计蛋白质的序列、结构及模拟其动态变化，一直是科学界的重大挑战。 在即将举行的AAAI 2025会议上，加拿大魁北克省人工智能研究所Mila、美国东北大学和MIT的学者将组织一场主题为“人工智能在蛋白质设计中的应用”的教程。 （文末附教程直通车）综观当下，AI与生命科学深度融合背景下，蛋白质研究正经历前所未有的AI驱动变革。
2/25/2025 1:46:26 PM
量子位
蚕食人类权力不用AGI降临！「温水煮青蛙」足以让AI渐进式失控
在我们的认知中，政府、经济体系等大规模社会系统就应该由人类主导，产生满足人类偏好的结果。 但在AI时代，这个命题就逐渐站不住脚了。 原因在于，人类与这些系统的目标一致性并不是自发的，而是仰赖于两种有效维持目标对齐的方式：明确的人类行为（如选举和消费者用脚投票），以及经由人类劳动和认知过程隐式方式。
2/21/2025 12:58:02 PM
新智元
物理直觉不再是人类专属？LeCun等新研究揭示AI可如何涌现出此能力
在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。 即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。 在近期的一次演讲中，他将自己的观点总结成了「四个放弃」：放弃生成式模型、放弃概率模型、放弃对比方法、放弃强化学习。
2/20/2025 12:37:57 PM
机器之心
复旦主导，中美等8个国家25家单位44名学者联合发布大模型安全技术综述
近年来，随着大模型的快速发展和广泛应用，其安全问题引发了社会各界的广泛关注。 例如，近期发生的「全球首例利用 ChatGPT 策划的恐袭事件」再次敲响了警钟，凸显了大模型安全问题的紧迫性和重要性。 为应对这一挑战，来自中美英德等 8 个国家 25 家高校和科研机构的 44 位 AI 安全领域学者联合发布了一篇系统性技术综述论文。
2/20/2025 11:31:31 AM
机器之心
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