根据风险投资公司 Andreessen Horowitz （a16z） 最新发布的“ChatGPT2024年用户增长报告”，OpenAI 的王牌产品 ChatGPT 在2024年下半年再次展现了惊人的用户增长势头。仅用六个月实现周活跃数翻倍时间拨回到2022年11月，当 ChatGPT 还是一个“研究预览版”的时候，它就以迅雷不及掩耳之势成为了史上最快达到 1亿月活跃用户的应用程序，仅仅用了两个月的时间，简直是坐上了火箭。这速度，让其他应用只能望尘莫及，纷纷感叹“后生可畏”!到了2023年11月，ChatGPT 又迎来了一个新的里程碑，每周活跃用户达到了 1亿。而接下来的增长更是让人直呼“离谱”!仅仅一年后的2024年12月，这个数字就飙升到了 3亿，然后在2025年2月更是达到了 4亿。报告指出，从1亿每周活跃用户增长到2亿，ChatGPT 花了9个月的时间（从2023年11月到2024年8月）。但更令人惊讶的是，从2亿增长到4亿，竟然只用了不到六个月的时间。这增长速度，简直像装了“涡轮增压”!“新奇”过后靠实力，“组合拳”效应显著a16z报告分析认为，消费者最初对 ChatGPT ...
近日，数据标注初创公司 Scale AI 因遵守《公平劳动标准法》（FLSA）问题，正受到美国劳工部(DOL)的调查。这部联邦法律主要涉及未支付工资、员工与承包商的错误分类以及对员工的非法报复等问题。据 TechCrunch 报道，这项调查自2024年8月起就已开始，目前仍在进行中。需要注意的是，调查的存在并不意味着 Scale AI 一定存在违法行为，最终结果可能会支持公司或予以驳回。Scale AI 总部位于旧金山，去年估值达到138亿美元。该公司依赖大量被分类为承包商的劳动力，进行图像标注等关键的人工智能工作，服务于大型科技公司及其他组织。Scale AI 发言人乔・奥斯本表示，调查是在前一届总统政府时期发起的，他们认为监管者对公司工作性质的理解存在误解。奥斯本表示，Scale AI 与劳工部进行了广泛的沟通，努力解释其商业模式，并称交流进展顺利。他还指出，Scale AI 为美国人提供了比其他公司更多的灵活工作机会，并表示来自贡献者的反馈 “压倒性地积极”。然而，Scale AI 也面临一些法律挑战，近期有前员工对其劳动实践提出诉讼，指控其未支付工资及错误分类，导致无法享受加班 ...
近年来，基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，诸如 Gemini-Pro1.5、Claude-3、GPT-4和 Llama-3.1等新模型能够处理成百上千的token。然而，这些扩展的上下文长度带来了实际应用中的一些重大挑战。随着序列长度的增加，解码延迟上升，内存限制也成为了一个严重的瓶颈。KV 缓存在推理过程中储存上下文信息，随着上下文长度的增加，缓存的大小也呈比例增长，这导致内存饱和，严重影响了处理长输入序列的效率，因此迫切需要优化解决方案。虽然市场上存在一些无训练的方法，但它们通常依赖于获取注意力权重来确定键值对的重要性，这使其与高效的注意力算法（如 FlashAttention）不兼容。这些方法往往需要对注意力矩阵进行部分重新计算，从而引入了时间和内存开销。因此，现有的压缩算法主要用于在生成答案之前压缩提示，而非优化在内存受限的生成过程中。这一局限性强调了需要开发既能保持模型性能又不需要架构修改的压缩技术。来自索邦大学、法国国家信息与自动化研究所、罗马萨平扎大学、爱丁堡大学和 Miniml.AI 的研究团队提出了 Q-Filters，这是一 ...
Codeium 最新发布的 Windsurf Wave4已经汹涌来袭，准备好迎接这波让你代码效率起飞的浪潮了吗? 这次更新不仅带来了诸多实用新功能，更是在细节之处精雕细琢，力求让你在编码的海洋里畅游无阻。所点即所得:预览功能告别盲改还在对着代码苦思冥想，不确定修改会带来怎样的视觉效果?Windsurf Wave4的预览（Preview）功能简直是救星! 现在，你可以像指点江山一样，直接在网页元素上点击，所有上下文信息都会即时传递给 Cascade，让它准确理解你想要编辑的目标。 更厉害的是，如果你的网站出了 Bug，预览功能还能帮你把错误信息直接反馈给 Cascade，让 AI 替你诊断问题。 这简直是程序员的千里眼加顺风耳，修改迭代速度直接拉满!Tab 键智能导入助你秒添依赖还在为了添加一个依赖包而手忙脚乱地切换窗口、复制粘贴?Windsurf Wave4深知程序员的痛点，贴心推出了 Tab to Import 功能。 当你需要引入一个新的依赖时，只需轻敲 Tab 键，正确的 import 语句就会自动出现在你的代码顶部。 而且，这项功能完美集成各种语言服务，无论你用什么语言、在什么 ...
还在苦啃复杂的3D建模软件?你OUT啦!科技圈又爆出一个重磅消息，一款名为 Intangible 的AI神器横空出世，它就像一个拥有魔法棒的造物主，只需一句简单的文字指令，就能在你眼前瞬间构建出一个栩栩如生的3D世界!更炸裂的是，这款颠覆性工具还获得了高达400万美元的种子轮融资，预备六月正式上线，看来是要彻底革新创意产业的节奏!Intangible 的野心可不小，它要让3D创作不再是少数专业人士的“独门绝技”，而是变成人人都能掌握的“通用技能”。 无论是电影制作人、游戏设计师、活动策划，还是营销机构，甚至是对家居设计、艺术创作有想法的普通用户，都能借助 Intangible 轻松将脑海中的创意火花转化为可视化的3D场景。这款神器的幕后推手也绝非等闲之辈，创始人 Charles Migos 可是苹果初代 iPad 应用 （iBooks， Notes， News） 的首席设计师，还曾担任 Unity 的产品开发副总裁，另一位联合创始人 Bharat Vasan 也是连续创业家，此前创立的可穿戴设备公司 Basis 被英特尔收购。 Migos 表示，他在 Unity 工作期间就萌生了这个想 ...
强化学习先驱 Andrew Barto 与 Richard Sutton 获得今年的 ACM 图灵奖。人工智能学者，再次收获图灵奖！刚刚，计算机学会（ACM）宣布了 2024 年的 ACM A.M. Turing Award（图灵奖）获得者：Andrew Barto 和 Richard Sutton。他们都是对强化学习做出奠基性贡献的著名研究者，Richard Sutton 更是有「强化学习之父」的美誉。Andrew Barto 则是 Sutton 的博士导师。自 1980 年代起，两位学者在一系列论文中提出了强化学习的主要思想，还构建了强化学习的数学基础，并开发了强化学习的重要算法。两人合著的《Reinforcement Learning: An Introduction》一直是强化学习领域最经典的教材之一。 Andrew Barto 是马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学荣休教授。Richard Sutton 是阿尔伯塔大学计算机科学教授，同时也是 Keen Technologies 的研究科学家。ACM 图灵奖常被称为「计算机领域的诺贝尔奖」，奖金为 100 万美元，由谷歌公 ...
真实化学体系包含大量的微观粒子，其精确的严格计算需要指数高的复杂度，对这些体系的模拟一直是材料、制药和催化等领域的难点和前沿。为了解决这一问题，近日字节跳动 ByteDance Research 团队开发并开源了 ByteQC —— 基于 GPU 加速的大规模量子化学计算工具集。该工具集使用强大的 GPU 算力，大幅度加速了常见的量子化学算法，同时结合领域内前沿的量子嵌入方法实现了量子化学「黄金标准」精度下的大规模量子化学体系的模拟。论文以大尺寸分子团簇，表面吸附问题为例，展示了 ByteQC 在真实材料计算中的应用潜力。论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.17963代码链接：https://github.com/bytedance/byteqc该论文作者中还包括 NVIDIA 和北京大学的合作者。摘要在大规模体系中应用量子化学算法需要大量的计算资源，并且计算资源的需求随着体系规模和所需精度的提高而增长。字节团队开发并发展了开源项目 ByteQC（ByteDance Quantum Chemistry）。在硬件层面，ByteQC 在现代 GPU 上高效实现了 ...
编辑丨toileter在历史上，药物研发向来是吃力且效率低下。德国汉堡生物技术公司 Evotec 的计算化学家 David Pardoe 说，在过去的一百年里，只发现了约 7000 种罕见病的大概 500 种治疗方法。但从理论上讲，AI 可以解决当前的两个问题：耗时与高成本。AI 能够将潜在药物样分子的 3D 几何形状和原子结构结合在一起，并构建它如何适应其目标蛋白质的图片。然后可以调整设计以使潜在药物更有效，或者算法可能会确定要追求的全新靶点。但是，尽管可用数据的规模可能表明药物开发的 AI 转型肯定只是时间问题，但情况不一定如此。数据的质量并不总是合乎需要，其中大多数数据在收集时没有考虑到机器学习。为了解决研究者们迫切的需要，《Nature》期刊近期进行了采访，就哪些问题亟须解决进行了梳理，希望能 AI 能够按照许多人需求的程度改变药物发现和开发。标准化报告和方法学术科学家以其灵活性而自豪。如有更加完善的工艺得以吸收进学习方法中，他们求之不得。但这种思维方式常会为 AI 带来学习上的问题。当不同的实验室使用不同的方法、试剂和机器时，结果数据中可能会引入称为批次效应的差异。这就带来了 ...
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com0. 背景简介在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）如 GPT 系列已经在文本生成和理解任务中展现了强大的能力。然而，当涉及到空间推理任务时，LLMs 的表现却显得力不从心。空间推 ...
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