8月17日·周六 AI工具和资源推荐
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图灵巨头再次决裂！加州AI限制法案《SB 1047》初步通过引发争议
尽管遭到科技界和学术界众多反对，加州的《前沿人工智能模型安全创新法案》SB 1047仍初步通过。该法案旨在通过追究开发者责任来防止AI系统造成重大人员伤亡或超过5亿美元的网络安全事件。尽管法案经过修正，减少了政府对AI实验室的追责权力，但AI领域的领军人物如Yann LeCun、李飞飞和吴恩达等仍持反对态度，认为法案将扼杀开源AI和创新。然而，Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio等其他图灵奖得主则支持法案，认为其为AI技术的有效监管提供了基础。法案规定了对大型AI模型的监管门槛，要求开发者创建风险测试程序并接受第三方审计。李飞飞在《财富》杂志撰文指出，SB 1047将损害AI生态系统，限制开源开发，削弱学术研究，并未能解决AI潜在风险。来源：微信公众号【新智元】
DeepSeek-Prover-V1.5：开源数学大模型刷新定理证明效率
DeepSeek-Prover-V1.5，一个70亿参数的开源数学大模型，通过结合强化学习和蒙特卡洛树搜索技术，实现了在形式化定理证明方面的重大突破。该模型在高中和大学水平的数学定理证明任务中刷新了最佳成绩（SOTA），展现了AI在数学领域的巨大潜力。DeepSeek-Prover-V1.5的开发团队通过大规模数学预训练、形式化数学语料库的构建和增强、基于证明助手反馈的在线强化学习，以及树搜索方法论，提出了一个全面的框架，用于开发基于语言模型的形式化数学证明工具。该模型在Lean 4证明助手上的表现尤为突出，不仅提高了证明生成的效率和准确性，还通过实验证明了其在高中和大学水平数据集上的卓越性能。这一进展预示着AI与数学家之间的协作将开启一个全新的“大数学”时代。来源：微信公众号【机器之心】
ControlNeXt：贾佳亚团队推出下一代可控AI图像/视频生成工具
由香港中文大学贾佳亚团队研发的ControlNeXt，作为下一代的ControlNet，以其更少的训练参数和更快的收敛速度，实现了与ControlNet相似的可控生成效果。ControlNeXt支持Stable Diffusion家族的多种模型，包括SD1.5、SDXL、SD3，并能与视频生成模型SVD配合使用，实现精准的动作细节控制。这一工具通过引入轻量级卷积模块和交叉归一化技术，优化了条件控制信息的注入过程，显著提升了可控生成的效率。ControlNeXt的推出，预示着AI图像和视频生成技术的又一大步前进，为创作者提供了更高效、更灵活的创作工具。来源：微信公众号【量子位】
MIT研究揭示：大型语言模型已能模拟现实世界理解
MIT CSAIL的研究人员在最新研究中发现，大型语言模型（LLM）已经能够在没有直接训练的情况下，发展出对现实世界的模拟和理解。这一发现挑战了以往关于LLM仅能简单模仿或”鹦鹉学舌”的观点，表明LLM对语言的理解可能远超预期。研究人员通过构建小型卡雷尔谜题（Karel Puzzle），训练LLM学习编程语言，发现模型自发形成了对底层模拟环境的概念理解。这一过程未使用探针（probing）技术深入理解模型的”思维过程”。实验结果表明，LLM的语义理解能力是分阶段发展的，最终能够生成正确执行任务的指令。这项研究已被ICML 2024接收，相关代码也已在GitHub上公布。该研究为理解LLM的工作原理和未来发展方向提供了新的视角。来源：微信公众号【新智元】
【今日案例】
教育的本质是什么？
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