麻省理工学院物理系终身教授迈克斯·泰格马克:很高兴在世界智能大会上发表讲话
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研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。