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上周末在推特平台上有一篇写在谷歌文档里短文，在国外的科技/投资圈得到了非常广泛的浏览，叫做 The End of Software ( 软件的终结 ), 作者 Chris Paik 是位于纽约市的风险投资基金 Pace Capital 的创始合伙人，他之前同样在谷歌文档里总结的自己的投资框架也得到广泛的阅读。
24点游戏、几何图形、一步将死问题，这些推理密集型任务，难倒了一片大模型，怎么破？北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法，用思维模板大幅增强了推理性能。而Llama3-8B在BoT的加持下，竟多次超越Llama3-70B！
DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。
开源大模型全球格局，一夜再变。
生命科学领域的基础大模型来了！
大模型应用开卷，连一向保守的苹果，都已释放出发展端侧大模型的信号。
图像与视频合成、3D 视觉、人体行为识别、视觉与语言推理等研究方向论文最多，属于最热门的方向，体现当前学界对视觉生成、三维感知、人机交互等方向的高度重视。另外，多模态学习、以人为本的设计和自适应机器人可能构成人形机器人的未来。
与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比，ViL 的性能更胜一筹。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
不久之前，Google DeepMind 发布了 AlphaFold3，再次引发了人们对「AI + 生命科学」的讨论。