11月13日·AI领域新突破：《Scaling Laws for Precision》论文引发关注

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11月13日·周三 AI工具和资源推荐

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AI领域新突破：《Scaling Laws for Precision》论文引发关注

近期，AI领域一篇名为《Scaling Laws for Precision》的论文引起了广泛关注。该研究由哈佛大学的Tanishq Kumar领导，探讨了大语言模型在不同数据精度下的训练和推理性能。研究发现，随着训练数据量的增加，模型对量化的敏感性也随之增强，导致训练后量化变得困难。论文提出了一个统一的扩展定律，预测了不同精度下模型训练和推理的性能下降，这对于未来AI模型的设计和优化具有重要意义。研究还指出，低精度训练可能会降低模型的有效参数数量，影响模型性能。这一发现为AI社区提供了新的视角，引发了对未来AI发展方向的深入讨论。来源：微信公众号【机器之心】

百度推出AI创作新物种“自由画布”

百度近日推出了一款名为“自由画布”的AI创作工具，它是一个由文心多模态大模型支持的万能白板，能够处理任何模态的素材输入，并满足用户的原始创作需求。用户可以在一个类似空白画布的界面上，通过简单的拖拽和圈选操作，以任何格式输入内容，并生成任何格式的输出，分享到社交平台、内容创作社区等。自由画布打破了AI创作领域中的格式输入、内容输出、存储分享的限制，提供了全模态输入自由和编辑创作自由，大幅降低了用户使用成本和门槛，同时提升了AI内容生成的精准度和可控度。这一工具的推出，标志着百度在AI创作领域的新突破，为用户提供了全新的智能生产力。来源：微信公众号【量子位】

新框架WHALE推动具身智能决策的进展

近日，南京大学及南栖仙策等机构的研究团队提出了WHALE（World models with beHavior-conditioning and retrAcing-rollout LEarning）框架，旨在提升世界模型在具身智能体决策中的泛化能力和不确定性估计。世界模型通过模拟现实世界的动态，帮助智能体进行有效的决策，尤其是在高成本的探索任务中。WHALE框架结合了行为-条件技术和retracing-rollout方法，前者增强了模型的适应性，后者则提供了高效的不确定性评估。研究团队还推出了基于时空transformer的Whale-ST模型和414M参数的Whale-X模型，经过广泛实验验证，这些模型在模拟和现实世界任务中均展现出卓越的性能和可扩展性。该研究为未来具身智能体的决策提供了新的思路，推动了相关领域的发展。来源：微信公众号【机器之心】

斯坦福团队开发场景语言：AI一键生成3D场景

斯坦福大学吴佳俊团队最新研究提出了场景语言（Scene Language），这是一种创新的方法，能够将简单的文本描述转化为详细的三维场景。这项技术通过结合程序语言、自然语言和神经网络表征，使AI能够理解并构建复杂的三维环境。用户只需输入一句指令，就能改变场景中的元素，如物体的位置和风格，实现场景的智能编辑和动态生成。场景语言在用户偏好测试中获得了85.65%的偏好，显著优于现有方法，展现了AI在理解和创造3D世界方面的新潜力。这项技术有望在游戏开发、建筑设计等领域引发创新。来源：微信公众号【机器之心】

OpenAI总裁Greg Brockman结束长假回归，专注技术挑战

OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman结束了自8月以来的长假，宣布回归公司并专注于解决重大技术挑战。在Brockman休假期间，OpenAI经历了一系列高层变动，包括CTO Mira Murati和联创John Schulman等关键人物的离职。Brockman的回归被视为稳定公司军心的重要一步。他计划为自己规划一个新职位，继续在技术领域深耕。Brockman以其每周高达100小时的工作强度和直接参与代码编写的技术专长而闻名，他的回归可能会对OpenAI的未来发展产生重要影响。来源：微信公众号【新智元】