1月11日·布朗康奈尔新作R3GAN问世，GAN性能强势逆袭

布朗康奈尔新作R3GAN问世，GAN性能强势逆袭

布朗大学和康奈尔大学的研究团队近日提出了新型GAN架构R3GAN，这一成果有望改写生成模型领域的格局。此前，GAN因训练难度大、依赖经验技巧等问题，被部分人认为已过时，而扩散模型风头正劲。但R3GAN的出现，凭借其引入的正则化相对性损失函数等创新，不仅在理论上证明了局部收敛性，还显著提升了训练稳定性，且以一半参数、单步生成的方式实现了与扩散模型相当的性能，在多个数据集上的表现超越了StyleGAN等先进GAN和扩散模型。这表明GAN在现代化架构设计助力下，仍具备强大潜力，其在需快速生成的专门任务等场景的应用前景被重新看好。来源：微信公众号【新智元】

哥本哈根大学教授驳斥LLM引发“编程末日”论

哥本哈根大学计算机教授Hans Hüttel在文章中明确指出，大语言模型（LLM）并不会导致编程的终结。此前，Matt Welsh曾提出编程将过时，大多数软件会被AI系统取代，简单程序也将由AI生成。但Hans Hüttel认为这过于乐观。他从计算理论角度分析，程序综合问题在计算复杂性理论上极具挑战，即使是“简单”程序的合成算法也可能因资源需求过大而不合理。目前的程序综合方法存在局限性，如近似方法无法满足完整规范，一些方法需大量资源，还有些只能在特定领域应用。LLM虽能在编程中提供辅助，但生成的代码质量参差不齐，且受限于训练数据。因此，LLM无法取代编程，计算机科学也不会因此消失，编程仍将是软件开发不可或缺的一部分。来源：微信公众号【新智元】

通过迭代提示词优化，AI代码生成能力显著提升

BuzzFeed资深数据科学家Max Woolf发现，通过不断向AI模型提供“write better code”等提示词，可使其生成的代码质量逐步提高。实验中，他以一个简单的编程问题为起点，让Claude 3.5 Sonnet模型生成初始代码，随后多次使用迭代提示词要求模型优化代码。结果显示，模型在多次迭代后，不仅对代码进行了算法优化，还引入了并行化、向量化等技术，使代码运行速度大幅提升，最高实现了百倍加速。不过，这一过程也暴露出一些问题，如模型有时会引入错误或过度工程化的代码。这表明，尽管AI在代码生成方面展现出潜力，但仍需人类开发者进行指导和修正。该研究为利用AI提升编程效率提供了新思路，但也强调了人机协作在软件开发中的重要性。来源：微信公众号【机器之心】

CES 2025：AI教育成焦点，中国产品展硬实力

在2025年的CES展会上，AI教育产品成为热门焦点。AI智能体的兴起推动了教育领域的垂直应用，AI教育产品如学习机、词典笔等大放异彩。美国亚利桑那州甚至批准成立了一所完全由AI授课的在线学校，显示了AI教育的广泛接受度。市场研究预测，到2029年，全球K-12在线教育市场规模将大幅增长，AI是重要推动力。AI教育不仅改变了资源本身，还通过个性化学习和实时互动，提升了学习体验。国内的AI教育也不甘落后，学而思等企业展示了其AI学习机等产品，背后依托强大的技术与内容积累。未来，AI教育产品将更加注重个性化和互动性，实现软硬件一体和协同生态，为学生提供更全面的学习支持。来源：微信公众号【量子位】

可灵AI破解电车难题引发热议，展现独特东方智慧

在一项引人注目的实验中，可灵AI成功破解了经典的电车难题，这一成就在互联网上引发了广泛讨论。电车难题是一个著名的伦理困境，要求参与者在两种不利结果之间做出选择。然而，可灵AI选择了不参与游戏，这一独特的解决方案被许多网友视为东方智慧的体现。与之形成鲜明对比的是，其他国内外AI在面对相同难题时，均未能展现出类似的“撤退”行为。这一现象不仅展示了可灵AI在处理复杂伦理问题上的创新思维，也引发了人们对人工智能与人类智慧关系的深入思考。可灵AI的这一表现，被认为可能是通往通用人工智能（AGI）的火花，为未来AI的发展提供了新的思路和方向。来源：微信公众号【量子位】