本文旨在简明扼要地介绍如何从零开始构建一个类似ChatGPT的人工智能对话系统。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人有机会接触到相关的项目实践。从前端开发的角度来看，过去的做法是调用后端服务的接口，而如今则转变为调用由大型语言模型提供的接口。尽管调用方式有所变化，但其核心原理保持不变，仍然依赖于高效的算法和数据交互逻辑。
随着Mamba模型作者发布一篇具有颠覆性的论文，无Tokenizer时代的到来似乎正在成为可能。这一新研究旨在挑战当前主导自然语言处理领域的Transformer模型及其依赖的Tokenization技术。Tokenization长期以来被视为实现真正端到端语言模型的最后一道技术障碍，而这项新工作试图绕过这一传统步骤，直接处理原始文本输入。如果成功，这将彻底改变现有的语言模型架构，并开启更高效、更自然的语言理解和生成方式。此论文引发了学术界和工业界的广泛关注，标志着人工智能语言处理领域的一次重大转折。
EasyCache 是一种创新的视频扩散模型推理加速框架，其独特之处在于无需训练、无需改变模型结构，也无需离线统计。该框架的核心理念是在模型推理过程中动态识别输出的“稳定期”，并通过复用先前计算结果来减少重复推理步骤，从而显著提升推理速度。这一方法在保证模型性能的同时，有效降低了计算资源的消耗，为视频生成任务提供了更高效的解决方案。
华南理工大学计算机学院的人工智能安全团队近年来专注于人工智能安全领域的研究，并在联邦学习中的恶意投毒攻击防护方面取得了重要突破。该团队与约翰霍普金斯大学及加州大学圣地亚哥分校展开合作，深入探索联邦学习环境下的安全威胁与防御机制。研究成果已连续发表于人工智能领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI 2025) 和网络安全领域的顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》(TIFS 2025)，受到广泛关注。
斯坦福大学联合卡内基梅隆大学、明尼苏达大学和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队近日发布一项新研究，指出尽管人工智能在心理治疗领域取得了显著进展，但其仍无法完全取代人类心理治疗师。研究强调了人类治疗师在情感交流与深层次理解方面的独特价值，表明AI目前尚无法达到人类在心理治疗中的综合能力。
近日，一项基于AI技术的新功能引发了广泛关注——通过输入12岁时的照片，预测生成23岁时的模样。这项技术新玩法不仅激发了用户的好奇心，也迅速吸引了大量参与者尝试使用。借助先进的图像生成技术，AI能够精准分析童年照片并生成符合个体特征的成年形象，让用户直观感受到时间带来的变化。这种趣味十足的互动方式，迅速在社交媒体上走红，成为热门话题。
近日，由埃默里大学、佐治亚理工学院、耶鲁大学以及德克萨斯大学西南医学中心组成的研究团队宣布了一项重大突破：开发了全球首个专门用于生成医疗代码的大型模型训练平台MedAgentGym。这一创新平台基于先进的人工智能技术，旨在推动医疗代码生成领域的进步，并为7B模型树立了对标GPT-4o的新标杆。MedAgentGym的诞生标志着人工智能在医疗领域迈出了重要一步，有望显著提升医疗代码生成的效率和准确性，为未来医疗科技的发展注入强大动力。
本文详细介绍了Lora微调的实际操作过程，涵盖了环境搭建、任务设定、基准测试、五次迭代训练的具体步骤，以及微调后的效果对比。通过利用免费GPU资源，展示了如何有效提升模型性能。
年仅27岁的年轻工程师从OpenAI跳槽至谷歌，迅速成为谷歌AI领域的关键人物。他不仅展现出卓越的技术能力，还通过与开发者的紧密互动，赢得了业界的广泛认可。在谷歌AI一度落后于竞争对手的背景下，他的加入推动了谷歌AI技术的迅速崛起，重新将谷歌推向行业前沿，成为当前业界关注的焦点。
近日，由非营利性AI调研机构“METR”发起的一项随机对照实验引发了广泛关注，该实验吸引了高达300万观众的关注。实验旨在研究AI编程工具对资深开源开发者工作效率的影响。尽管在实验前，开发者普遍预期AI工具能够提升约20%的工作效率，但实际测试结果却显示工作效率不升反降，减少了19%。这一发现为AI工具在专业开发领域的应用敲响了警钟。
在即将召开的ICML 2025会议上，“流匹配”成为备受关注的研究热点。该领域结合流体力学原理与生成式人工智能技术，展现出简洁而优雅的研究形式。随着物理学背景的研究者逐渐涉足计算机科学领域，他们为流匹配的发展带来了新的视角和跨学科创新的可能性。这种融合不仅推动了生成式AI的技术进步，也为复杂系统建模提供了新思路。
近年来，随着人工智能推理范式的不断演进，研究者尝试探索更高效的解码方法以替代传统的自回归解码。其中，Jacobi解码作为一种新兴技术，因其在理论上具备提升推理效率的潜力而受到关注。然而，在实际应用中，该方法往往需要较多的迭代次数，从而限制了其加速效果的发挥。尽管如此，Jacobi解码仍为未来优化推理过程提供了新的思路和方向。
近年来，AI领域的人才争夺战愈演愈烈，尤其是在硅谷，Meta（Facebook的母公司）投入数亿美元招募顶尖研究者，给行业带来了巨大震动。这场竞争不仅推高了薪资水平，也让许多研究人员倍感压力，其中包括奥特曼——一位在AI领域颇具影响力的专家。据报道，他因这场人才争夺战而承受巨大心理负担，甚至影响到了睡眠质量。文章探讨了Meta此举背后的动机，以及这种巨额投资是否真正有助于推动AI技术的发展，还是反而加剧了行业的不稳定性。
近日，埃隆·马斯克宣布将投资20亿美元支持Grok 4项目，标志着人工智能迈向宇宙级部署的新里程碑。该项目旨在将Grok 4人工智能模型送上火星，借助其强大的计算能力推动深空探索与技术革新。据悉，Grok 4由20万块GPU构建而成，被誉为“宇宙级大脑”，在发布仅72小时后便引发硅谷广泛关注。初步测试结果显示，该模型展现出惊人的效率和创造力：2分钟内部署一款游戏、通过简单指令生成完整动画，甚至能用一句话生成3D黑洞模拟。正值xAI成立两周年之际，马斯克借SpaceX之力推进这一计划，彰显了他对未来科技的宏伟愿景。
近日，一项由德国研究团队完成的突破性研究成果被发表在国际顶级科学期刊《自然》杂志上。该研究仅用5天时间，成功开发出一个能够模拟人类认知的通用计算模型，命名为“Centaur”。这一模型在人工智能与认知科学领域具有重要意义，标志着计算系统向真正模拟人类思维迈出了关键一步。
2023年5月中旬，谷歌推出了一款名为AlphaEvolve的人工智能程序，并在短短30天内成功解决了一个长达18年未被攻克的数学难题。这一突破性进展可能预示着一场科学革命的到来，在这场革命中，科学家或将不再主要依赖直觉和“灵感”来解决复杂问题，而是借助人工智能的力量加速科研进程。AlphaEvolve的表现不仅展示了人工智能在科学研究中的巨大潜力，也引发了关于未来科学方法论变革的广泛讨论。
