7月14日·微型Transformer模型突破因果推理限制

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7月14日·周日 AI工具和资源推荐

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微型Transformer模型突破因果推理限制

微软和MIT等机构的学者联手，通过创新的公理框架训练范式，成功提升了Transformer模型的因果推理能力。这一研究仅用6700万参数的模型，便实现了与GPT-4等万亿参数规模的大型语言模型相媲美的推理表现。研究团队利用因果模型构建数据集，教授模型学习公理，从而在复杂图表中推断因果关系。这一突破性进展，不仅展现了因果推理在增强模型泛化能力上的潜力，也为实现更高级的人工智能提供了新思路。来源：微信公众号【新智元】

AI机器人伴侣缓解美国老年人孤独感

美国老年人群体正逐渐拥抱AI机器人伴侣ElliQ，以减轻孤独感并提升生活质量。84岁的Dorothy Elicati在失去丈夫后，通过与ElliQ的互动重新找到了笑容。纽约州政府每年投入70万美元，向老年人免费提供这款由Intuition Robotics研发的AI伴侣。ElliQ不仅能提供新闻、提醒服药，还能进行深入对话，讨论复杂议题。尽管存在数据安全和过度依赖的担忧，95%的用户认为ElliQ有效减少了孤独感并提高了幸福感。这一举措体现了技术在应对老龄化社会中的积极作用。来源：微信公众号【新智元】

OpenAI面临非法限制员工言论的举报

美国证券交易委员会（SEC）已收到针对OpenAI的举报，指控该公司通过苛刻的保密协议非法限制员工披露AI安全风险。举报信长达7页，揭露了OpenAI要求员工在离职后不得与SEC沟通违规行为，且必须将与监管机构的沟通情况报告给公司。此前，已有前员工因不满保密条款而放弃股权。尽管OpenAI CEO表示对此并不知情，并承诺不会收回股权或限制言论，但公众对此补救措施持怀疑态度。此次事件引发了对AI行业员工言论自由和保密协议合理性的广泛讨论。来源：微信公众号【量子位】

物理神经网络（PNN）开辟AI扩展新路径

剑桥、耶鲁、康奈尔等顶尖机构的学者们在一项新研究中提出，物理神经网络（PNN）可能成为AI发展的关键变革技术。PNN利用物理系统属性执行计算，与传统的人工神经网络（ANN）相比，有望实现更高效、低能耗的AI模型扩展，甚至达到1000倍的规模。研究指出，PNN的训练方法多样，包括计算模拟训练、物理感知反向传播训练等，每种方法都有其优势和局限。PNN的发展不仅有望解决当前AI系统的能耗和延迟问题，还可能为量子计算、概率计算等新兴领域带来新机遇。来源：微信公众号【新智元】

北理港中文腾讯AI Lab提出GeMap：自动驾驶的几何地图学习突破

北京理工大学、香港中文大学和腾讯AI Lab的联合研究团队开发了一种名为GeMap的新型表征学习方法，该方法能够端到端学习道路实例中的几何形状和关系，显著提升了自动驾驶汽车在各种复杂场景下，包括雨天，的高精地图构建能力。GeMap通过几何解耦注意力机制，强化了对地图元素形状和相互关系的捕捉，实现了对遮挡和转弯场景的稳健处理，并在自动驾驶数据集nuScenes和Argoverse 2上取得了行业领先的性能。该研究成果已被ECCV 2024收录，为自动驾驶系统的感知和规划带来了新的突破。来源：微信公众号【量子位】