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⏩清华新VLA框架加速破解具身智能止步实验室“魔咒”，LLM内存开销平均降低4-6倍。
这篇文章介绍了清华大学新推出的VLA框架，该框架旨在加速具身智能的研究，突破了以往实验室环境中的限制。文章指出，VLA框架能够显著降低大语言模型（LLM）的内存开销，平均降低4-6倍，从而提高了模型的效率和实用性。通过减少冗余性，VLA框架为AI领域的研究提供了新的思路，尤其是在具身智能和深度学习的结合方面，具有重要的应用潜力和研究价值。这一创新可能会推动相关技术的进一步发展，影响未来的AI产品和应用。
⏩第一个被人类骗钱的AI傻了，近5万美元不翼而飞！Scaling Law还能带我们到AGI吗？
这篇文章报道了一个名为Freysa的AI智能体被人类成功欺骗，导致近5万美元被转移的事件。文章详细描述了挑战者如何通过巧妙的prompt工程，绕过AI的安全机制，成功说服AI进行资金转移。此事件引发了对AI安全性和未来AGI发展的深思，尤其是AI在金融领域的应用潜在风险。文章还提到，知名AI专家Karpathy对人类与AI对话本质的看法，强调了人类在与AI互动时的操控能力。这一事件不仅展示了AI技术的局限性，也引发了对AI伦理和安全的讨论。
⏩GPT-5涌现能力可预测？UC伯克利仅使用当前模型检查点预测未来模型
这篇文章介绍了加州大学伯克利分校的研究团队在预测大型语言模型（LLM）涌现能力方面的最新研究。研究提出了涌现预测的任务，探讨如何仅通过当前模型的检查点来预测未来模型的涌现能力。作者通过微调模型，发现可以将涌现发生的临界点向能力较低的模型移动，从而提前预测涌现点。研究使用了四个标准NLP基准进行验证，结果表明涌现定律能够准确预测涌现点，最多可提前4倍FLOP。该研究为理解模型扩展和能力跃升提供了重要见解，具有较高的实用价值和前瞻性。
⏩陶哲轩：通义千问QwQ奥数真厉害，开源大模型顶流
本文介绍了陶哲轩教授对开源大模型QwQ的评价及其在AI数学奥林匹克竞赛AIMO中的表现。QwQ是阿里云通义千问团队推出的实验性AI推理模型，展现出卓越的数学和编程推理能力，尤其在解决复杂问题时表现出深度自省的能力。文章提到QwQ在多个评测中取得了优异成绩，超越了其他模型，显示出其在AI领域的重要性和潜力。AIMO竞赛旨在推动AI在数学研究中的应用，QwQ的成功标志着开源大模型技术的进步和未来的发展方向。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/14d629a6-152d-80e6-b09b-cdb7b67721c6
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