8月5日·陶哲轩：AI发展依赖实证，理论基础亟待夯实

8月5日·周二  AI工具和资源推荐

陶哲轩：AI发展依赖实证，理论基础亟待夯实

数学家陶哲轩指出，当前AI领域高度依赖经验与算力，缺乏系统性理论支撑。AI的成功多源于海量数据与强大算力的试错，难以复制且难以解释。如GPT-4等模型虽效果惊人，但其成功机制尚不明确。辛顿等专家也警示，AI的黑箱本质和缺乏解释性将限制其可持续发展。陶哲轩认为，建立坚实的理论基础是AI走向透明、安全与可靠未来的必要条件。来源：微信公众号【新智元】

科研圈乱象：论文造假与AI滥用

《Science》杂志揭露了科研圈两大乱象：一是论文造假已形成产业链，部分编辑、作者和中介相互勾结，导致虚假论文系统性渗透科学期刊；二是ChatGPT悄然渗入科研写作，22%的计算机论文含有AI痕迹。这种系统性造假与技术滥用正重塑学术界根基，严重威胁科研诚信与学术进步。来源：微信公众号【新智元】

电商“魔法对轰”：AI作图引发信任危机

电商领域出现了“魔法对轰”现象：卖家利用AI生成虚假商品图吸引下单，买家则用AI生成瑕疵图要求退款。AI作图的逼真度让鉴别变得困难，商家和买家的欺诈手段不断升级。尽管有多种解决方案被提出，但AI技术的快速迭代使得单一证据形式极易被伪造，平台方需探索更复杂的证据链和技术手段来应对这一信任危机。来源：微信公众号【机器之心】

南大周志华团队提出在线学习新范式

南京大学周志华团队提出了一种新的在线学习算法框架，能够自动适应不同类型的凸函数和环境变化。该框架通过动态创建多个专家算法并集成，实现了对多种凸函数的自适应遗憾值最小化。这一研究不仅解决了现有算法通用性不足的问题，还为在线学习领域带来了新的范式，有望在动态环境中实现更高效的学习和优化。来源：微信公众号【机器之心】

Qwen-Image开源，AI生图文字渲染能力大幅提升

通义千问团队开源了Qwen-Image，这是一个200亿参数的图像生成模型，主打复杂文本渲染和一致性图像编辑能力。Qwen-Image在多个公开基准测试中表现出色，特别是在中文文本渲染方面大幅领先现有模型。该模型支持多行布局、段落级文本生成以及细粒度细节呈现，能够生成高质量的图文混合图像，如海报、PPT和商品宣传图等。来源：微信公众号【量子位】