Transformer架构的非递归设计阻碍了跨层的记忆共享，或限制模型泛化能力。 作者丨王悦 编辑丨陈彩娴 ...

灾难性遗忘是大模型时代的下一个突破口。 作者丨王悦 编辑丨陈彩娴 在人们为 AI2.0 时代的技术进步惊呼和欣喜之时，人工智能和其背后深度学习、神经网络土壤的真实发展水平如何？...

丨GAIR Live 无论是自动驾驶还是具身智能，都在走向大规模基于世界模型的训练之路 作者丨刘欣 编辑丨马晓宁、陈彩娴 世界模型在人工智能领域中扮演着重要角色，能够有效为智能体提供对复杂现实世界的内在表征，使其像人类一样理解世界运行的逻辑与因果关系，对自动驾驶、具身智能的突破性发展至关重要，它已成为学术界和工业界的研究热点。 2015年8月5日，雷峰网、AI 科技评论 GAIR Live 品牌举办了一场主题为“世界模型 — — 通向通用智能的关键拼图”的线上圆桌沙龙。 圆桌主持人为清华大学智能产业研究院（ AIR ）助理教授、智源学者赵昊，并邀请了宁波东方理工大学助理教授金鑫、浙江大学特聘研究员廖依伊、布里斯托大学助理教授杨梦月、伯克利人工智能实验室博士后研究员郑文钊一起进行了一场深度的讨论。 会上主持人赵昊带头讨论世界模型，先是探讨其定义、范围，接着分析强化学习界与计算机视觉界的世界模型的不同，随后围绕视频生成、三维重建等内容，剖析通用视频生成模型向真正的世界模型的发展路径，最后关注于落地场景，聚焦于自动驾驶以及具身智能，并探讨构建其世界模型的难点和方向。...