来源：专知这篇综述论文探讨了多模态大型语言模型（MLLMs），它们集成了像GPT-4这样的大型语言模型（LLMs），以处理多模态数据，如文本和视觉。MLLMs展示了如生成图像叙事和回答基于图像的问题等能力，为实现现实世界中的人机交互架起了桥梁，并暗示了通往人工通用智能的潜在路径。然而，MLLMs在处理多模态的语义差距时仍面临挑战，这可能导致错误的生成，对社会构成潜在风险。选择合适的模态对齐方法至关

专注AIGC领域的专业社区，关注OpenAI、百度文心一言等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，关注LLM的基准评测和市场研究，欢迎关注！7月29日，谷歌旗下的AI研究机构DeepMind发布了RT-2，这是一种新的视觉语言动作模型（VLA）。（地址：https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-rt2-robotics-vla-model/

来源：CSDN（ID：CSDNnews）作者：何苗近日，第十三届深度开发者与用户大会（DDUC）在北京召开。这是deepin（深度）社区一年一度最盛大的社区活动，吸引了来自全球各地的开源爱好者、行业精英与用户们，共同探讨深度操作系统、AI等相关技术领域的最新发展和应用前景。deepin（深度）社区创始人刘闻欢表示，“毫无疑问，我们需要通过开源社区做创新，通过开源社区更好地连接上游社区、...

来源：智源社区导读今年早些时候，OpenAI宣布成立了一支专注于超级对齐的新团队，由Jan Leike和IIya Sutskever领导，超级对齐旨在构建一个能够与人类水平相媲美的自动对齐研究器。其目标是尽可能地将与对齐相关的工作交由自动系统完成。其中一个重要手段就是可扩展监督（Scalable Oversight），即在确保模型能力超过人类水平后，仍旧能够与人类期望保持一致、持续地进行改进和学习

来源：智源社区作者：许志钦整理：熊宇轩编辑：李梦佳本文整理自青源Talk第十期，视频回看地址：https://event.baai.ac.cn/activities/217【专栏：研究思...

来源：AI前线自动驾驶技术在过去的一年里发展十分迅速，无论控制系统的升级还是高清地图的泛用，无不在推动自动驾驶的落地。再加上开源框架的进一步成熟，V2X 的落地实践，传感...

来源：智源社区导读：强人工智能的发展是近年来关注的话题。让AI从人类的感知和行为，而非单纯的标注数据中学习，成为许多研究者关注的重点。其中，如何利用人类习得的日常生活经验，启发构建能够适应不同环境，与外部世界交互的人工智能这成为一些领域探索的新路。被誉为强化学习之父的Richard Sutton近日提出了利用经验启发AI发展的思路。他将AI从利用数据到利用经验的过程分为四...

来源：智源社区“我是一个数学家，对我来说，一切都是线性代数，但世界也正在看到这一点,”Jack Dongarra在采访中表示。“这是我们用来建造其它东西的材料。”他说，机器学习和人工智能中的大多数问题都可以追溯到线性代数中的“永恒的计算组件”。ACM刚刚宣布了2021年图灵奖得主，美国大学田纳西大学电气工程和计算机科学系教授Jack Dongarra，此番获奖主要源于其在...

来源：智源社区对话整理：李梦佳 周致毅导读：在《科学之路：人，机器与未来》一书中，图灵奖得主，卷积网络之父杨立昆（Yann LeCun）提出，在科学史上，技术产品的出现往往先于解释其工作的...

来源：智源社区作者：Jeff Ullman编译：梦佳1Have we missed the boat again?多年来，数据库领域有一种言论认为，数据库系统正在变得无关紧要。大家似乎...