11月17日·中国科学家实现薛定谔猫态23分钟稳定存在

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11月17日·周日 AI工具和资源推荐

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中国科学家实现薛定谔猫态23分钟稳定存在

中国科学技术大学团队在量子物理领域取得重大突破，成功让薛定谔的猫态持续23分钟，远超以往几秒或几毫秒的记录。这一成果由卢征天教授和夏添研究员领衔，发表于《自然·光子学》。实验中，通过精确控制激光频率和强度，实现了173Yb原子的薛定谔猫态，该状态展现了超长相干时间，对光晶格产生的非均匀张量光移具有免疫力。这项研究不仅对量子物理研究具有重要意义，还为量子计算机内存、高精度磁场测量等领域开辟了新途径。来源：微信公众号【量子位】

卡内基梅隆大学提出视频生成加速新方法：Run-Length Tokenization

卡内基梅隆大学在NeurIPS 2024上展示了一种名为Run-Length Tokenization（RLT）的视频生成模型加速方法，该方法通过合并视频中连续相同的图像块为一个token，显著提升了Transformer模型的视频生成速度。在保持精度几乎无损的同时，RLT能够减少模型训练和推理时间，训练时间缩短30%，推理阶段提速率提升高达67%。对于高帧率和长视频，效果尤为明显，30fps视频训练速度提升1倍，长视频训练token减少80%。这项技术不仅加速了视频生成过程，还为视频处理领域带来了新的优化方向。来源：微信公众号【量子位】

MIT在虚拟环境中训练机器狗实现现实世界跑酷

麻省理工学院（MIT）的研究团队在机器人学习领域取得突破，他们在虚拟环境中训练出的机器狗能够无缝迁移到现实世界中执行跑酷任务。该团队利用生成模型作为新数据源，通过物理仿真技术训练机器人视觉，无需现实世界数据即可实现训练。研究者采用视觉跑酷作为试验场景，让机器狗快速攀爬障碍物。他们的核心方法是精确控制语义组成和场景外观，以对齐模拟物理世界，同时保持随机性以实现sim-to-real泛化。实验结果表明，该策略足够稳健，能够将零样本转换为真实世界的色彩观察，且在多种场景中表现出色。来源：微信公众号【机器之心】

马斯克与OpenAI纷争升级：早期邮件揭示分歧

近期，Elon Musk与OpenAI之间的纠纷再次升温，更多早期邮件内容被公开。这些邮件揭示了Musk和其他创始人在OpenAI的愿景和控制权上的分歧。Musk曾对OpenAI与DeepMind/Google竞争的可能性表示悲观，并强调需要巨额投资以保持竞争力。邮件中还讨论了关于AGI（人工通用智能）控制权的问题，以及Musk对OpenAI可能成为他个人“独裁”工具的担忧。这些邮件的公开，为理解Musk退出OpenAI董事会并最终与该组织分道扬镳提供了新的视角。随着OpenAI LP的成立和微软的巨额投资，Musk的担忧似乎得到了证实，而这场诉讼和公开的邮件内容，只是这场科技界权力斗争的冰山一角。来源：微信公众号【机器之心】

AI领域低精度量化时代或将结束：哈佛/MIT研究揭示精度感知Scaling Law

哈佛、斯坦福、MIT等机构研究人员首次提出“精度感知”scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。研究发现，随着数据量的增加，模型对量化精度的要求也随之提高，预示着AI领域低精度加速的时代可能即将结束。这项研究通过465次以上的预训练实验，在最大1.7B参数、训练数据量达到26B token的模型上验证了最新的预测。艾伦研究所科学家Tim Dettmers评价这是很长时间以来最重要的一篇论文，它以强有力的证据表明我们正在接近“量化”的极限，并对整个领域和GPU的未来都有广泛的影响。来源：微信公众号【新智元】