
爱思唯尔把Meta告了:拿Sci-Hub盗版论文训练大模型
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI版权大战,再度升级了。 手握《柳叶刀》《细胞》等顶刊,掌控全球海量核心科研成果的学术出版巨头 爱思唯尔(Elsevier) 正式入局,加入集体诉讼团硬刚Meta—— 控诉Meta非法爬取、复制受版权保护的科研论文,用于训练...
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西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI版权大战,再度升级了。 手握《柳叶刀》《细胞》等顶刊,掌控全球海量核心科研成果的学术出版巨头 爱思唯尔(Elsevier) 正式入局,加入集体诉讼团硬刚Meta—— 控诉Meta非法爬取、复制受版权保护的科研论文,用于训练...

新智元报道 编辑:艾伦 【新智元导读】 微软用一套多 Agent 系统在 AI 漏洞发现的顶级基准测试上拿下第一,超过 Anthropic 最强模型 Mythos 五个百分点。诡异的是,微软自己并没有一个能打的前沿模型。它用别人的模型组了个系统,打败了造出这些模型的公司。这对AI...

现如今,扩散模型已经成为当前图像生成领域的核心技术之一。从文本生成图像到复杂视觉内容合成,这类模型已经能够生成高度逼真的画面。然而,在真实应用场景中,人们对生成模型的要求并不仅仅是“生成逼真图像”,而是希望模型能够严格按照提示完成特定任务。 例如,在要求生成包含指定文字的图像时,...

梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 离职Meta后的田渊栋,现身独角兽联创名单,成了AI创业合伙人。 Recursive Superintelligence (RSI),不到30人,刚从隐身状态走出来,就拿到 6.5亿美元融资 (约44亿元人民币), 估值46....

如果几年前有人告诉我,AI 不仅能写代码、生成论文摘要,还能像一个真正的工程师那样,在实验室里反复寻找可行的策略、持续优化一个方案——我大概会觉得这个人科幻片看多了。 但最近读到一篇论文的时候,我的想法变了。 过去两年,大模型的能力突飞猛进,从写诗到写代码...

5月8日晚的《新闻联播》节目,播出了中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥到访华为位于上海的华为练秋湖研发中心,与任正非在“芯片基础技术研究实验室”站立交流的画面。 丁薛祥肯定科技领军企业开展基础研究取得的成效。他指出,科技领军企业不仅要擅长“从1到100”的技术创新、成果转化,...
一、凌晨两点的训练Run,和一个没人问的问题 凌晨两点,北京某多模态大模型实验室。大屏上,一个正在进行的预训练Run跑到了第47小时。技术负责人盯着Loss曲线抖了一下,然后把椅子转回来说了一句:“我们缺的不是卡,是干净、对齐、能被复用的多模态语料。” 这不是个例。2026年4月...

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学界「悬案簿」Kourovka Notebook,AI取得新突破。 群论领域几十年无解的 第21.10号 问题,被牛津数学家 Marc Lackenby 用谷歌一个新系统破解了。 过程也很有意思:AI第一次给出的证明是错的,...

Jay 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果AI的数学水平继续按目前速度发展,我们(数学研究者)很快会面临一场危机。 数学最高奖菲尔兹奖得主—— Timothy Gowers ,在最新体验到ChatGPT 5.5 Pro后,替学生们拉响了红色警报。 其对博士...

在2026年的今天,人工智能的演进正踩在一个微妙的节点上:一边是递归自我改进可能引爆的经济大爆发,另一边是“神经计算机”概念对传统软件底层的彻底颠覆。本期《Import AI》由Anthropic联合创始人Jack Clark执笔,串联起五条看似独立、实则相互咬合的前沿线索——政...

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国AI研究员的性格、魅力和真诚……让人倍感亲切。 这是艾伦研究所(Ai2)的研究员 Nathan Lambert ,在最近结束中国之行后,发自内心的一番感慨。 在Nathan眼里, 国内的LLM圈子简直是天堂 ,大家彼此尊...

今年CVPR,着实有点魔幻了! 先是韩国首尔大学AI团队的Oral,即前4%的优秀论文,被曝出涉嫌抄袭10篇论文。有的地方,连一个单词都没有变。 事发当日即登上韩国头条,国内外网友震惊: 搞到CVPR上也太行了吧 。 更多人爆料,这个团队抄袭已经不止一次,基本操作了属于是。 结果...

朋友,你知道这个英文单词是什么吗? Pneumonoultramicroscopicsilicovolcanoconiosis. 这个世界公认最长——由45个字母组成的单词,意思是"因肺部沉积火山矽质微粒所引起的疾病"(俗称火山矽肺病)。 但如果说,现在不...

韩国最近曝出了一则丑闻,几乎惊呆了众人! 据报道,韩国顶级学府 首尔大学人工智能(AI)研究团队 23日在全球顶级学术会议(CVPR)上展示了研究成果,但第二日就被发现存在抄袭现象。 据悉,这项学术论文于去年11月份提交,还被评为了"优秀",6月23日,这项论文在与会的全球研究人...

很多人其实已经在不知不觉中接触到了多智能体协作带来的变化。 电商大促时,仓库里往往不是一台机器人在工作,而是一整组机器人同时分拣、运输、避让和交接。自动驾驶真正困难的地方,也不只是让一辆车学会开,而是让很多辆车在同一条路上彼此配合。现实中的很多复杂任务,本质上都不是单个智能体可以...

2025 年到 2026 年,如果要问生成式 AI 领域最值得关注的研究方向,流匹配(Flow Matching) 是一个无法绕开的答案。 从去年起,这个名字开始频繁出现在顶会论文里、被工业界反复讨论、被拿来和统治了图像生成领域长达五年的扩散模型正面比较。 所谓流匹配,本质上是用...

很多人第一次觉得图像生成模型已经足够强,往往是在它能快速画出一张看上去不错的图的时候。但真正开始频繁使用之后,又会慢慢发现另一面。 比如做一张活动主视觉,前几次生成里主体、色调、氛围都对了,可一放大细节就会发现手部、材质、边缘关系经不起看。再比如给一篇文章配封面,模型明明理解了主...

过去几年,视觉生成与视觉理解领域的技术推进,整体上始终沿着一条相对明确的路径展开:当一套建模范式被验证有效之后,后续的大量工作往往都会围绕这套既有框架持续做模型扩容、训练增强、采样优化与局部模块修补,以此换取更高的性能上限。 无论是扩散生成、视频 world model,还是动作...

你可能遇到过这样一种情况,一个模型原本只做一件事的时候表现很好,但一旦不断往里面加新任务,它反而开始变差了。不是彻底失效,而是变得不稳定,有些能力开始下降,有些结果开始波动。问题不在于模型不会,而在于它原本会的东西,被后来加入的任务“挤掉了一部分”。 这背后其实有一个很少被说清楚...

如果回看过去十年的计算机视觉发展,其主线其实非常清晰:从早期以 ImageNet classification 为代表的“识别范式”,到以检测、分割为核心的“结构理解”,再到扩散模型推动的“生成范式”,视觉研究始终围绕一个核心目标展开——让机器更准确地“看见世界”。 然而,这一路...