综上所述，生成式人工智能在发展演进过程中取得了显著的成果，为人类社会的进步和发展提供了强大的技术支持。从深度学习、自然语言处理等技术的发展，再到生成式人工智能在各个产业中的应用，都展示了其强大的潜力和价值。然而，伴随着技术的不断创新和突破，生成式人工智能在应用过程中也暴露出了一些问题，如数据安全、隐私保护、伦理等方面的挑战。因此，未来的研究应关注如何在保障技术创新的同时，解决这些潜在问题，以实现生 ...

VL-JEPA架构彻底抛弃了传统视觉语言模型逐个Token生成的低效模式，转而在抽象的嵌入空间中直接预测语义，以一半的参数量实现了SOTA的性能，并为实时视频理解带来了近3倍的效率提升。

Google's real-time translator looks ahead and anticipates what is being said, explains Niklas Blum, Director Product ...

【新智元导读】谷歌这波像开了「大小号双修」：前脚用Gemini把大模型战场搅翻，后脚甩出两位端侧「师兄弟」：一个走复古硬核架构回归，一个专职教AI「别光会聊，赶紧去干活」。手机里的智能体中枢，要开始卷起来了。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）作为谷歌在2019年推出的一项重要技术，奠定了编码器-解码器架构在大语言模型领域的基础。尽管近年来仅解码器模型的快速发展让编码器-解码器架构逐渐被边缘化，但谷歌仍然坚持在这一领域进行创新和优化。T5Gemma系列的首次发布是在今年7月，当时一口气推出了32个模型，虽然反响热烈，但似乎未能在大众心中留下深刻印象。

今年上半年，谷歌发布了开放模型 Gemma 3 系列，性能强大，反响热烈，衍生出许多基于 Gemma 3 系列模型的优秀工作。这次更新的 T5Gemma 2 模型正是其中之一。 同时，谷歌向社区发布了 270M–270M、1B–1B 以及 4B–4B ...

现在，这项研究背后更多细节被公开了！来自Karpathy与真正作者两年前的邮件往来，引起了很多讨论。 一作Dzmitry Bahdanau，当时是Bengio实验室的一位实习生，在实习只剩5周时灵光一现提出了一个简化方案，相当于实现了对角注意力。

随着国内开源大模型的爆发，AI赋能投研正成为资管行业关注的焦点。2025年5月《推动公募基金高质量发展行动方案》提出强化核心投研能力建设等要求，引导资管行业持续强化数字化资源投入，加快“平台式、一体化、多策略”的投研体系建设。南方基金权益研究部周期组 ...

This study presents a valuable advance in reconstructing naturalistic speech from intracranial ECoG data using a dual-pathway model. The evidence supporting the claims of the authors is solid, ...

AI2 has unveiled Bolmo, a byte-level model created by retrofitting its OLMo 3 model with <1% of the compute budget.

AI这个圈子有一个很神奇的特点：就是复利性基本为零。 每次我看到类似「202X年，入行YYY方向还来得及吗？」的问题的时候，我都会想到这个特点。 原因其实很简单，我只从科研上举一些例子。比方说从2023年之后入行做生成的小伙伴，你大概率不用再去了解基于GAN的一些知识，因为就算你弄得很懂，对于diffusion ...

直接给结论，不用。 甚至可以说，都要2026年了，如果你现在还抱着十年前的教材，非要先啃明白RNN，再搞懂LSTM里那个该死的遗忘门，最后才敢翻开Transformer的第一页，那你纯粹是在浪费生命。