腾讯接头院AI速递 20241119
发布日期：2024-12-14 07:01 点击次数：108
生成式AI
一、 继良品率低后，英伟达Blackwell在72 核劳动器上表露过热隐患
1. Blackwell禁受MCM谋划和台积电CoWoS-L封装本领，因热扩张特质不匹配导致结构障碍及良品率低；
2. 在高功耗劳动器机架中存在过热问题，影响性能且可能损坏组件，需从头谋划机架，发货脱期；
3. 尽管问题频发，Blackwell性能跳动，商场需求隆盛，订单积压达12个月，英伟达AI GPU地位厚实。
https://mp.weixin.qq.com/s/WhKXBmRtnpGB0OH3gJHWzg
二、 Grok 3解说黎曼探求，磨真金不怕火蒙难难性事件？玩梗之余是否真有可能
1. Grok 3玩梗被误传解说黎曼探求，xAI工程师玩弄流露，本色其才气与千禧年穷苦尚存众多差距；
2. AlphaProof等AI器具在数学竞赛中推崇凸起，但与攻克黎曼探求等高难度问题比较，仅达中级数学推理水平；
3. AI在数学边界加快打破依赖计较资源扩展和推理优化，数学家量度改日几年或攻克部分千禧年穷苦。
https://mp.weixin.qq.com/s/TwOegELm2c11C2QJiMDncQ
三、 Kimi 的多模态功能体验，一键为音乐生成 MV，不再只卷长文本
1. Kimi的多模态功能可字据音乐生因素镜丰富的MV，维持用户上传音乐或使用模板，并通过扩展提醒词优化镜头谋划；
2. 视频生成存在常见AI问题，包括东谈主物一致性差、细节失真和算作不当然，但维持局部微调提高用户体验；
3. AI生成器具通过高效自动化进程责怪创作门槛，改日跟着一致性和推崇力的革新，多模态本领有望平庸应用于个性化内容创作。
https://mp.weixin.qq.com/s/BfAf094vFHPkN_CQFDvYdg
四、 临床考验中ChatGPT打败50名东谈主类大夫！疾病会诊准确率达90%
1. ChatGPT在实践中孤立会诊疾病准确率达90%，彰着优于东谈主类大夫的74%，炫夸其在结构化病例分析中的上风；
2. “东谈主类+ChatGPT”组合准确率仅提高至76%，反应东谈主类对AI后劲的运用不及，东谈主机合作需进一步优化；
3. 实践病例经过东谈主工提取信息，本色临床中数据收集复杂，AI难以悉数替代大夫，需优化东谈主机配合步地以提高恶果。
https://mp.weixin.qq.com/s/ilftapcmCoattcRWJSNDfw
五、 OpenAI官方发布！ChatGPT写稿指南12个窍门让你渔人之利！
1. ChatGPT通过体式化援用、快速主题连续、推选资源和检索词，简化学术接头和写稿进程；
2. 提供审阅大纲、反向大纲、苏格拉底式对话和逻辑反驳等器具，匡助优化著述结构和增强论点；
3. 维持扮装扮演、语音模式和反复反馈，提高批判性念念维与写稿妙技，强调学术诚信和引文透明性的遑急性。
https://mp.weixin.qq.com/s/BQHzlrZIf78RTYSeZw9kkw
六、 扩散模子版CS，寰球模子+强化学习：2小时磨真金不怕火登顶Atari 100K
1. DIAMOND通过扩散模子增强寰球模子的视觉细节，在Atari 100k测试中平均得分1.46，推崇优于东谈主类玩家，且为寰球模子内磨真金不怕火智能体的最好得益；
2. 扩散模子通过量度环境动态并在图像空间操作，提高了智能体对复杂任务的学习恶果和决议才气；
3. DIAMOND以低分辨率动态量度和立时采样优化生成质地，在捏造环境中磨真金不怕火智能体，鉴别高效数据运用与计谋革新。
https://mp.weixin.qq.com/s/_y25jjsP2jjJcN7N6MtiRw
七、 清华姚班学友发布首个多模态镶嵌模子，「多模态检索」SOTA
1. Voyage-multimodal-3在多模态检索任务中推崇优异，比现存模子提高19.63%的检索准确率，维持复杂布局的PDF、截图等矢量化处理；
2. 模子基于调治Transformer编码器处理交错文本和图像，克服模态差距问题，鉴别更高的搀杂模态检索准确性；
3. 在表格、文档截图和文本检索任务均折柳卓绝OpenAI CLIP等主流模子20%-45%，简化了非结构化数据处理进程。
https://mp.weixin.qq.com/s/AzzFi6z1UpQ-kdjdHLF2CA
前沿科技
八、 卵白量度从数月缩至数小时，MassiveFold后起之秀超AlphaFold3
1. MassiveFold通过优化和并行化显耀提高了卵白质结构量度恶果，将计较时辰从数月裁汰至数小时，并维持多种硬件缔造；
2. 聚合扩展采样和无模板dropout表率，MassiveFold在CASP15靶标测试中优于AlphaFold3，生成更多高置信度的各样性结构；
3. MassiveFold可扩展至不同接头环境，贬责了AlphaFold在GPU资源需乞降入手恶果上的瓶颈问题，鞭策卵白质建模进展。
https://mp.weixin.qq.com/s/50MudmLd1k8cqwzNGpj82w
讲解不雅点
九、 Andrej Karpathy后悔了：废弃了说话模子，却搞了多年强化学习
1. Andrej Karpathy后悔早期偏重强化学习，而未实时鞭策说话模子发展，错失引颈大模子时间的契机；
2. 他早在2015年通过RNN探索了说话生成后劲，预感了预磨真金不怕火和监督学习的遑急性，却未抓续深切；
3. 说话模子的赶紧崛发祥于Transformer等本领打破，强化了AI从专用任务向通用才气发展的倡导。
https://mp.weixin.qq.com/s/xCMWMo2xkcIkY0ipvcIWcw
十、 「撞墙」复兴：来岁AI会在高阶应用打破，但一般东谈主会嗅觉停滞
1. AI改日两年将在高度专科化本领任务中鉴别打破，如编程与买卖边界的深度应用，但巨匠可能误合计停滞不前；
2. AI模子的鲁棒性和可靠性将渐渐提高，鞭策AI无处不在的普及，但这些革新因不够直不雅可能被低估；
3. AI本领进展具有旅途依赖性，尽管改日倡导难以量度，但AI的买卖镶嵌和本领熟习趋势将抓续清醒。
https://mp.weixin.qq.com/s/vKXrUV3leK9bZX0esCvhiQ
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