能够生成一分钟的高保真视频。我们的结果表明，扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有前途的途径。OpenAI是scaling

拥有着“打压链顶端”的身份，但是这种打压战略也并非总是可以生效。对于市场后入者而言，除了“先发优势”，也存在着“后发优势”，就像很多国内的大模型企业所做的那样，在

OpenAI是CloseAI(不开源)，但都只是停留在口头上。而这次马斯克动了真格。据美媒报道，在美国当地时间周四晚上，马斯克向旧金山高等法院提起诉讼，马斯克声称

的价格提高了整整6倍，GPT-4.5-64k的价格提高了12倍。这个价格的提升，想必会给人很大的期待，是不是性能的提升也能对得起这个价格？虽然本次

“在旧金山最美好的事情是什么？”，并且要求模型只根据上下文回答此问题，同时使用另一个模型（GPT-4）评估答案的质量。结果如下图所示：简述这个小实验的结果，大概是以下三点：当植入位置超过

https://arxiv.org/pdf/2307.03170.pdf项目地址：https://github.com/CStanKonrad/long_llamaHugging

STEM（Science、Technology、Engineering、Mathematics），人文科学，社会科学与其他（包含医学、公务员考试、注册会计师考试、消防工程师考试等）C-EVAL

卖萌酱最近几天，我们公众号的社群在纷纷转发一张名为SuperClue

最高分论文被锤抄袭？？AI讲话总爱“结巴”？这篇NeurIPS论文找到了病因，结巴率已接近人类！如何提升大规模Transformer的训练效果？Primer给出答案Yoshua

Instructions数据集。整个翻译过程分为自动翻译、人工验证和人工修正三个阶段，以确保翻译结果的准确性和可靠性。在自动翻译阶段，作者将指令和实例的输入输出组合在一起，然后使用

4技术报告里明确指出的三个方向，因为最近LLM各方面新闻比较多，顺手再写两个其它技术方向。首先，斯坦福大学最近在Meta的7B开源LLaMA基础上，加上Self

编｜LRS源｜新智元果蝇幼虫大脑连接组有了，重建人类大脑还远远远远远......虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完整地对「果蝇幼虫」的大脑连接组进行重建。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add93303月10日，相关成果发表在《科学》杂志上。论文作者之一，来自约翰霍普金斯大学的副教授Joshua

AI，更新了生成图片、演示文稿、电子邮件、文档等功能。可以想象的是，这将是一次生产力的大提升。接下来，人们可以期待的还有很多：不久之后，微软

Copilot（副驾驶），与改变了程序员的代码助手GitHub

听说，拥有顶会论文就仿佛自带“流量”。很多大厂的校招已经明晃晃的说明有顶会等buff加成的同学优先考虑，甚至可以免笔试直接面试！当然不仅仅是毕业进大厂需要高区论文作为背书，顶会自带流量的加持作用还体现在：本科发顶会，考研、直博、出国机会倍增；研究生发顶会，拿奖学金、申博、出国时远比其他的信息更硬核……对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单～可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！而最近ChatGPT的热度之高，各大厂都在纷纷布局相关研究。很多人都想知道能不能用ChatGPT写论文。但是，高端的玩家，已经开始关注，如何蹭ChatGPT的热度发顶会！3月16日，我们邀请南加州大学电子信息工程博士侯老师，和大家分享：ChatGPT如何训练。从ChatGPT的训练算法，到如何基础目前的大模型提出新的idea，学习顶会论文写作套路！扫码预约直播（附送顶会论文写作资料包、工具）作为当红流量巨星，不论是业界还是学界，其实都在蹭它的热度，相关研究如何如果，这个时候与这个有关联的论文不仅在发表中能够获得很好的关注，后续求职中也是很好的敲门砖。对于想发顶会的同学来讲，顶会/高区论文跟三四区论文最大的区别就在于创新点，当一篇文章到了审稿人手中，通常第一眼看的就是文章的创新点，然后才是论文的其他部分。也是常说的，顶会论文的审核比较流行用novelty+实验效果来区分论文的质量。而其实，论文的创新点也有“套路”可循，来自旁人的点拨可能就起到了四两拨千金的作用。还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。扫码免费获取顶会论文创新点指点限前100名粉丝（附送顶会论文写作资料包、工具）你可能的问题：1、有选题还没开始写2、有idea无法验证/验证过程频频出错3、文献调研无从下手4、无法确定研究方向、想出idea你能获得的指导：1、科研全流程定制规划指导2、科研经验指点、避坑指导3、根据你的基础和需求，量身定制科研论文冲区4、从选题到idea、实验、数据集、写作、投稿、修稿全程指导如何获得一个符合顶会水准的idea？大佬们的建议是及时关注各大顶会，定期看它们的acceptedlist，将其中跟自己方向密切相关的工作都粗读一遍（包括交叉方向的）；再重点标注自己感兴趣的、最好是开放了代码和数据集的工作，去进行复现。通过这样的步骤确定自己想要做的idea所属的细分领域，然后把最相关的工作挑出来，这个时候通常筛出来的只有四五篇了，然后精读，思考这些问题：这个方向还存在什么问题？自己有没有更好的方式去改进和提高？尤其要注意的是，idea和创新点的思路不能局限，过往读过的其他方向的论文此时都可以拿来作为参考，提升novelty。毕竟在现在的评审制度下，能审到自己论文的人大概率是自己的小同行，只关注自己领域的话，难以让审稿人喜欢这个工作。扫码免费领取来自大佬的科研干货限前100名粉丝（附送顶会论文写作资料包、工具）当然除了创新点和idea，在写论文的过程中还有很多方面需要注意，许多初学者并不是真正懂得如何写论文。顶会论文各部分如何写？听听有多篇顶会在手的审稿人的建议——一、Abstract这部分是对你全篇工作的摘要总结，需要体现论文的精华同时又不能太冗长，可以将Introduction部分每段提炼总结成一句话，之后将他们连贯起来，就可以作为一个Abstract了。二、Introduction这部分重要的是讲一个“好故事”，让审稿人能跟着你的逻辑和思路并认同你的工作，这里最好包含一个可以说明研究问题或内容的图示样例，以帮助审稿人理解。可以用“五段论”的结构来写——背景介绍+现有方法存在的问题+自己的解决方案+️实验及结果+工作贡献陈述（工作是针对现存的某个研究思路或分支的某一方案进行改进），或者背景介绍+其他研究分支小结+️自己的方法+️实验及结果+工作贡献陈述（工作提出一个新的框架或结构）三、RelatedWork/Background需要写和自己研究内容最相关的2-3个分支，且每个分支要有subsection，注意总结，要说明自己方法和先前方法的不同。四、MethodMethod要和Introduction中的贡献陈述对应好，详细介绍自己的方法，突出工作的核心部分和模块。此外，一个“好看”的主图很重要，注意配色，图释，图例等。基本做到看图可以大概明白流程或框架。写Method时要合理利用公式，不要堆砌太多，反而适得其反，每个公式都要有价值和解释。五、Experiments包含三部分：ExperimentSettings，包括：数据集，数据统计；模型、框架、方法的实现细节；比较方法和基线的介绍；评估过程和指标。ExperimentResults，即利用指标反映的主实验结果，1-2个表格及分析。FurtherAnalysis，可包括：消融实验，案例分析，可视化，A/B测试等。这个部分也可作为一个独立的section。六、Conclusion

的回答可靠性上升了不少（“因为通常我们不会将螺丝钉（一个金属制品）与食物相结合”），不会像之前一样瞎答题了。而且，交互也更有创新型，给出了“推荐一个类似的美食”的回答。ChatGPT

API生成的嵌入，开发者将能够构建应用程序，使用自己的数据或外部数据源。嵌入还可在使用TensorFlow、Keras、JAX等开源库构建的下游应用程序中使用。5、Vertex

[1]https://simonwillison.net/2023/Mar/13/alpaca/[2]https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html

Armstrong。1969年7月20日，阿波罗11号在月球上着陆。阿波罗11号是第一个登陆月球的载人任务，也是太空竞赛的高潮。1969年7月，Neil

team）”，苹果现在需要在内部找人，但苹果又缺乏一个明确的“接班人培养计划”，这是一个很要命的问题。艾维曾经透露，在库克的领导下，苹果关注的重心是运营而不是设计。03

随着现代工业的不断发展，传统的故障诊断技术已经很难满足生产需要，而深度学习以其强大的特征提取能力和在模式识别上的独特优势，为解决这类工业需求提供了一种可能。因此，基于深度学习技术的智能故障诊断(IFD)

那是一个长期预言的时刻，届时机械思维不仅会在处理速度和内存大小方面超越人类大脑，而且还会在洞察力、艺术创造力，以及所有其他独特的人类能力方面上超越人类。但乔姆斯基更多的观点在于批判，特别是对于

分辨率的超高分辨率图像。第三，它具有可控的潜在向量空间，适用于经过充分研究的可控图像合成应用，例如风格混合（图

文｜CoCo酱ChatGPT已经是大模型的天花板了吗？不！没有做不到，只有想不到。谷歌出手，果然不会让人失望！谷歌悄悄上线了一个炸弹级模型——足足有5620亿参数！PaLM-E

源｜PaperRSS教师的工资一直具有争议性，大家的认知两极分化，有人说教师收入特别高，也有人说教师收入堪堪够生活，不存在谁说假话，而是因为各地区教师薪资水平差异较大。学校属于事业单位，薪资受当地经济水平影响，而教师群体中收入最高的是大学老师。曾经就有一份统计数据，985高校的教师平均年薪在20万左右、211教师14万左右、普本教师也能达到10万元上下。值得注意的是，这份数据主要统计的是平均薪资。也就是说，有的教师工资会高出这个平均值、有的教师则会低于这个平均值。985高校副教授晒年薪，实际金额引热议前不久，就有一位上海985高校的退休副教授，在社交平台上晒出了自己当老师的工资。而晒出的工资明细，也引发了不少网友的讨论。根据这位副教授的薪资来看，他的基本工资是每个月1.2万，公积金为每月3500元，还有横向课题、年终奖、专家费、评审费以及其他项目等薪资。这些项目加在一起，全年的总收益就在45万左右。一些网友在看完了这份薪资之后，纷纷表示大学教师真赚钱，我一个月就赚了一个人家的公积金。不过，也有网友表示上海是发达城市，虽然他们的工资高，但花销也不小。而且这个工资标准是副教授的，能做到副教授的大学老师，实力肯定都不一般。有人富裕有人清贫，教师收入差距为何如此之大？每个人所处的环境不同，对教师收入的认知也不一样，有的人坚信教师都“富得流油”，而有的人看到的却是教师每个月只拿着三四千块钱生活，身边即世界的判断让大家对教师收入产生误解。不考虑地区、职称和学校去评判教师的收入高低就是在“耍流氓”，从以上这位高收入大学副教授的情况就能明白为什么教师收入差距如此之大了。首先，大学教师肯定是比中小学要吃香的，暂且不说薪资，安家费就羡慕不来，不少高校为了吸引人才都会给录用的教师安家费，还会顺带解决户口问题。中小学教师收入靠的就是基本工资，而大学教师收入来源很多，工资只是一部分而已。其次，在重点学校任教收入更高，无论是中小学还是大学都是如此，以上这位副教授就是在一所985大学任教，985大学有充足的资金，也有丰富的资源，能给老师提供发展的空间。最后，大城市和小地方真的差很多，这位副教授是在上海的985高校任教，双重优势下起点已经是很多其他地区大学教师达不到的终点了，虽然经过疫情很多毕业生对上海心灰意冷想要离开，但不得不承认在上海工作收入确实高。不过最重要的还是要有能力，没能力的大学教师也只能挣基本工资和年终奖金以及保险，而且大学招聘教师的门槛可是很高的。想去大学当老师，学历是第一道门槛重点大学的教师基本都要求博士，而且还得是名校毕业的，学历是第一道门槛，所以想要去大学任教的毕业生要注重提升学历。至于收入高低看的就是能力了，横向课题、专家费、评审费等等都是跟能力挂钩的，能力越强收入肯定就越高，必须要先努力才有回报。和努力一样重要的选择，好学校、大城市都是高薪的重要标志，要注意现在很多高校招聘教师都是采用聘任制了，一开始是没有编制的。期满后根据表现决定是否能留下，所以大学老师这份工作也是有竞争的，想摆烂的就不要去大学当老师了。后台回复关键词【入群】加入卖萌屋NLP、CV、搜推广与求职讨论群

文｜卖萌酱ChatGPT破圈爆火后，越来越多人开始问：“啥时候出现中国版的ChatGPT？”国内学术界和工业界，都纷纷躁动起来——百度、阿里、字节等大厂纷纷喊口号，一众创业公司也开始争做中国版OpenAI；学术界也在用行动来表明战斗力，比如前些天复旦大学推出的MOSS模型，一经开放试用，便冲上热搜。一时间眼花缭乱，让人生疑。有钱就能训出模型？以美团大佬带资入组为代表，很多创业者和投资人盯上了ChatGPT，作为一个NPLer，我乐见其成，相信不用几个月，在热钱的助推下，NLP算法工程师的薪资要和芯片看齐了。但我还是要泼个冷水，创业公司想做ChatGPT，想训练模型，不是有钱招几个算法就能搞定的。先不说ChatGPT，只说较为成熟、参数量“较小”的BERT模型，其

Schmidt和其他合著者在WSJ发表的文章中称，生成式人工智能提出了自启蒙运动以来从未经历过的哲学挑战和实践挑战。就在昨日，OpenAI首席执行官Sam

Ramasesh在加州大学伯克利分校获得物理学博士学位，曾致力于研究基于超导量子比特的量子处理器，硕士毕业于麻省理工学院。最近他主要在研究语言模型，职位是研究科学家。Ethan

是否能够在文本之外的领域进行思考，并推理出物理世界来帮助机器人完成任务。研究人员预期ChatGPT能够帮助用户更容易地与机器人交互，而不需要学习复杂的编程语言或机器人系统的细节，其中的关键难题就是教

显存不够用时，我们需要将其卸载到二级存储，通过部分加载的方式，逐段进行计算。在典型的机器上，内存层次结构分为三级，如下图所示。高级内存速度快但稀缺，低级内存速度慢但充裕。在

Fund正在就投资OpenAI进行谈判。据悉，融资金额将至少达3亿美元。One

在这两个模块的帮助下，Cicero可以推断，到了游戏后期，它会需要哪位玩家的支持，然后制定策略以赢得该玩家的青睐，甚至认识到该玩家从其特定角度看到的风险和机会。▲图4.

API的用户。这些prompts会被丢进初始的语言模型（第一阶段的模型）里来生成文本。整体流程如图所示：奖励模型可以看做一个判别式的语言模型，因此我们可以用一个预训练语言模型热启，而后在

文｜王思若前言从20年开始，“最大语言模型”的桂冠被各大研究机构和科技公司竞相追逐，堆砌参数，猛上算力，开启了“大炼丹”时代，模型参数量仿佛越大越好，甚至GPT-4模型参数量将超过100万亿的传闻甚嚣尘上。当把视角落在今年下半年，大模型的“军备竞赛”似乎戛然而止，22年4月，Google发布了5400亿参数的PaLM荣登“大模型”榜首，然而到现在，似乎也没有出现更大规模的模型。在所有人热情和兴奋消退的背后，其实是盲目跟风追求大模型之后的“一地鸡毛”，改改框架，换换数据，加大参数量，这种万能的公式似乎不太奏效了，更大的模型似乎也只是产生了渐进式的进步。问题出在了哪里？DeepMind在模型投入产出比角度进行了分析，研究表明，目前大多数大型语言模型训练不足，GPT-3、Gopher、Megatron-Turing

文

发帖(https://twitter.com/clowwindy/status/1599568181668253697?s=20&t=HNf0T8zffjlv3Qm6aycNMA)[7]

aligned。甚至开发者都无需再了解「对话」这一场景的本质内涵（如前述的对话一致性），大力出奇迹但需要承认的是，这种粗粒度搞对话系统的方式需要基础模型足够强大，就像

文|张俊林@知乎本文将从以下几个方面展开：引言ChatGPT的技术原理ChatGPT能否取代Google、百度等传统搜索引擎引言作为智能对话系统，ChatGPT最近两天爆火，都火出技术圈了，网上到处都在转ChatGPT相关的内容和测试例子，效果确实很震撼。我记得上一次能引起如此轰动的AI技术，NLP领域是GPT

还表示，它发现对于代码开发类的搜索query，ChatGPT的回答强势的完爆了谷歌——ChatGPT除了给出了代码方案外，他还非常详细地给出了相应的解释！该用户测试的搜索query是：How

击败世界冠军李世石；人工智能和围棋专家没有预料到；将深度学习与强化学习相结合。深度学习的生物学突破除了在计算机领域的成就以外，深度学习也在生物学领域取得重要突破，英国《Nature》杂志在

除了游戏AI行业这类试错成本比较低的行业，在某些领域中，试错成本较高成为强化学习发展的瓶颈。例如，医疗行业、无人驾驶。应用模拟仿真解决问题又会带来数据一致性的挑战。3）巨大的动作空间：

提取各自矩阵的对角线(向量)，我们可以将代价矩阵表示为：因此，我们可以将OT问题表示为：现在，利用质量守恒的约束条件，我们得到了下面的等价问题：因此，我们认为上述优化目标与本文的公式

的整体质量，但随着阶段的增加，得分最高的指令往往保持不变，因此与前文中描述的生成过程的相对简单和有效性相比，迭代生成提供了边际改善。所以除非另有说明，否则后面的实验中将用没有迭代搜索的

90%，这意味着即使只有一个句子级的上下文重复，在大多数情况下重复的概率也会增加。这表明模型有重复前面句子的强烈偏好。因此，模型可能对之前的上下文重复过于自信，并学会了直接复制下一个

模型。（显卡禁令福音）项目地址：https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.0733905

|重庆搬砖喵@知乎知乎上最近有个问题很火：有哪些值得计算机专业学生加入的国企？这个问题确实很应今年秋招的景，于是转载了知乎答主@重庆搬砖喵

[1]意思是说，业界和学界的工作内容并无不同，但是工作产出有着明显差别：一个是实实在在的产品，一个是轻飘飘的论文。原文中的这个

data”收获了571条点赞。除此之外，还有许多支持“数据”是最大影响的因素的回答，比如，有人认为“Garbage

https://join.slack.com/t/inverse-scaling-prize/shared_invite/zt-1bxdxqtds-3CCbPLkaZH0UqIP9Bg2P~g[5]

Correction论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.06472.pdf问题描述在CVR预测问题中，有以下的符号表示：:训练样本，为样本特征，为