「高端」的开源，往往采用最朴素的发布方式。昨天，MistralAI在X平台甩出一条磁力链接，宣布了新的开源动作。没有长篇官方博客，没有刻意加速的Demo，这家公司算是当下大模型领域的「一股清流」。打开一看，发现是接近87GB的种子：参数配置什么样？很多人放弃了周末，第一时间下载运行起来。看上去，Mistral8x7B使用了与GPT-4非常相似的架构，但是「缩小版」： 8个专家总数，而不是16名（减少一半） 每个专家为7B参数，而不是166B（减少24倍）42B总参数（估计）而不是1.8T（减少42倍）与原始GPT-4相同的32K上下文在发布后24小时内，已经有开发者做出了在线体验网站：http

12月5日，著名数学家、菲尔兹奖获得者陶哲轩在社交网络宣布：对多项式Freiman-Ruzsa猜想（PFR）的证明进行形式化的Lean4项目成功完成，并且耗时仅三周时间，其依赖图的全部节点都带上了「可爱的绿色阴影」。Lean编译器也报告该猜想符合标准公理，可以说这是计算机和AI辅助证明的一项巨大成功。但多项式Freiman-Ruzsa猜想究竟是什么？为什么对该猜想的证明不仅是一个数学问题，而且对计算机科学也很重要？量子杂志近日报道了这项成就不凡的数学证明及其令人惊叹的形式化工作，并在文中对多项式Freiman-Ruzsa猜想的提出和证明历程进行了梳理与科普。总结起来：四位著名数学家（包括两位菲

注：文中的图片来自另一个AI生成图片的程序。我：请重新开始一个文字冒险游戏。由你来描述游戏场景（盗墓情节），由我来决定采取的动作。请详细描述场景中所有的物品、生物。如果场景中的人物在对话或者跟主角对话，请把对话内容输出来让我选择，如果主角和场景中的任务生物互动，请把互动过程详细描述出来，不要出现重复场景，故事要曲折离奇。游戏开始。Chatgpt：你是一名年轻的考古学家，现在正与你的团队一起闯入一个神秘的古墓里。前方是一扇巨大的铁门，上面刻有著名考古学家曾经留下的字迹。“只有拥有五块宝石的人才能打开这扇门。”你深吸一口气，自信地决定开始寻找这五颗宝石。你来到了一个废弃的房间，四周尘土飞扬，看上去

最近在打牌（杀戮尖塔真好玩），玩着突发奇想：能不能？把游戏原画，通过AI作画，替换为二次元风格？试试就逝逝...简单复盘下一、部署"NovelAI"本地部署【需要本地显卡】—win下载磁链/打包文件磁链magnet:?xt=urn:btih:4a4b483d4a5840b6e1fee6b0ca1582c979434e4d&dn=naifu&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce打包 https://pub-2fdef7a2969f43289c42ac5ae3412fd4.r2.dev/naifu.tar①下载Python（

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在GitHub上，AutoGPT的star量已经破10万。这是一种新型人机交互方式：你不用告诉AI先做什么，再做什么，而是给它制定一个目标就好，哪怕像「创造世界上最好的冰淇淋」这样简单。类似的项目还有BabyAGI等等。这股自主智能体浪潮意味着什么？它们是怎么运行的？它们在未来会是什么样子？现阶段如何尝试这项新技术？在这篇文章中，OctaneAI首席执行官、联合创始人MattSchlicht进行了详细介绍。人工智能可以用来完成非常具体的任务，比如推荐内容、撰写文案、回答问题，甚至生成与现实生活无异的照片。你告诉AI完成哪一项任务，它就完成哪一项，十分简单。但是，如果你不想帮AI把所有这些任务都

强化学习（RL）可以让机器人通过反复试错进行交互，进而学会复杂行为，并随着时间的推移变得越来越好。之前谷歌的一些工作探索了RL如何使机器人掌握复杂的技能，例如抓取、多任务学习，甚至是打乒乓球。虽然机器人强化学习已经取得了长足进步，但我们仍然没有在日常环境中看到有强化学习加持的机器人。因为现实世界是复杂多样的，并且随着时间的推移不断变化，这为机器人系统带来巨大挑战。然而，强化学习应该是应对这些挑战的优秀工具：通过不断练习、不断进步和在工作中学习，机器人应该能够适应不断变化的世界。在谷歌的论文《DeepRLatScale:SortingWasteinOfficeBuildingswithaFlee

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