头条
英特尔推出新的人工智能芯片
https://finance.yahoo.com/news/intel-unveils-new-data-center-chip-with-focus-on-ai-growth-150001734.html
英特尔推出了第五代至强处理器，专注于云计算、网络和边缘使用场景的人工智能能力。这些芯片是英特尔在由英伟达主导的人工智能加速器市场竞争中的一部分战略。
Atlassian欢迎人工智能加入团队
https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-intelligence-ga
Atlassian在其云平台推出了首批人工智能驱动的服务。利用20年的数据洞察，Atlassian Intelligence旨在通过自动化日常任务、加速个人生产力、澄清公司行话和赋能数据驱动决策来优化团队合作。主要功能包括编辑器中的生成性人工智能、人工智能驱动的摘要和自然语言自动化。
研究
更好的节点分类的图神经网络
https://arxiv.org/abs/2312.09041v1
研究人员开发了一种名为DSF的新方法，以改进光谱图神经网络。通过引入特定节点的滤波器权重，DSF可以更好地处理复杂网络，如万维网。
评估并减轻语言模型决策中的歧视
https://www.anthropic.com/index/evaluating-and-mitigating-discrimination-in-language-model-decisions
本文讨论了一种主动评估语言模型潜在歧视影响的方法。该方法包括为各种决策场景和人口信息变化生成一系列潜在提示。减轻正面和负面歧视的策略主要涉及仔细的提示工程。
SmooSeg：卓越的语义分割
https://arxiv.org/abs/2310.17874v1
这项研究介绍了一种名为SmooSeg的新方法，利用了图像中相邻特征通常具有相似含义的原理。
工程
开源媒体生成工具包（GitHub仓库）
https://github.com/open-mmlab/Amphion
Amphion是一个新的媒体生成工具包。它支持音乐和语音，团队正在迅速增加更多模型。
更快的扩散模型（GitHub仓库）
https://github.com/hutaihang/faster-diffusion
对扩散模型中UNet编码器的研究揭示了与解码器相比的稳定行为。这一洞见导致了一种新的编码器传播方案，显著加快了文本到图像和文本到视频生成等任务的过程。
Google Big Vision增加权重分片（GitHub仓库）
https://github.com/google-research/big_vision
作为人工智能领域的隐藏宝石，Big Vision项目是研究和生产最先进视觉系统的绝佳库。他们刚刚添加了权重分片功能，以便更容易在多节点系统上进行训练。
杂七杂八
关于Jaxtyping的思考
https://kidger.site/thoughts/jaxtyping/
机器学习中的形状错误难以调试，通常只有在尝试运行模型时才会被捕获。通过将形状作为类型检查，你可以消除这一挑战的大部分，从而更快地开发。
Legaltech x AI：Lightspeed观点
https://lsvp.com/legaltech-x-ai-the-lightspeed-view/
Lightspeed对与人工智能相关的法律技术景观的看法既有趣又透明，从“对风险投资公司有利即对所有人有利”的视角来看。这里有一些有趣的洞察，只有时间才能告诉我们他们是否走在正确的轨道上。
新的序列混合器
https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2023-12-11-zoology2-based
Mamba（以及许多其他模型）的创造者发布了一篇很酷的博客文章，概述了基本的序列混合架构，与标准Transformer 相比，这些架构提供了相当显著的速度提升。
竞争者正在追赶Nvidia
https://www.bigtechnology.com/p/the-competition-is-coming-for-nvidia
虽然人工智能领域一直处于泡沫状态，但我们刚刚进入这个新世界秩序一年多，真正有趣的硅片尚未问世。然而，竞争格局正形成一场残酷的战斗，每个人都在向英伟达发起挑战。
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